In questa tesi viene affrontato il problema della classificazione ordinale, partendo da una rassegna degli approcci esistenti in letteratura, con particolare interesse sulle tecniche di classificazione associativa.
Il contributo originale della tesi consiste in una proposta di un nuovo modello di classificazione associativa ordinale e del relativo algoritmo di estrazione delle regole, denominato FOCA. L’algoritmo impiega due strutture dati ad albero indicizzate, denominate FP-Tree e CR-Tree, che ne agevolano sensibilmente le operazioni.
I risultati sperimentali mostrano che i modelli estratti sono di accuratezza paragonabile a quelli proposti in letteratura, ma hanno dimensione (in numero di regole) sensibilmente minore.