SVILUPPO ED INTEGRAZIONE DI STRATEGIE DI CLUSTERING IN STRUMENTI DI RICERCA PER GRANDI BANCHE DATI BIOLOGICHE

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Il lavoro svolto indaga in merito allo sviluppo di un innovativo motore di ricerca in ambito biologico. Vengono presi a modello i motori di ricerca di terza generazione per il Web i quali affiancano alla lista dei risultati prodotti da una query maggiori informazioni circa il risultato ottenuto, mostrando utili feedback per operare un raffinamento della ricerca o per aumentare la comprensione del risultato stesso. A tal fine vengono impiegate strategie di document clustering. L'esperienza maturata in ambito web viene applicata in questo lavoro nel contesto delle banche dati biologiche i cui dati hanno il vantaggio di essere informazioni strutturate, controllate e dotate di riferimenti a tassonomie e ontologie come Gene Ontology. Il sistema sviluppato sfrutta queste informazioni per mostrare al biologo le relazioni che legano i documenti (entry) determinati da una query al fine di aumentarne la comprensione e facilitare il suo lavoro nello scoprire le relazioni caratteristiche dei risultati ottenuti.