• analisi dati
• attributi continui
• bayes
• classificazione bayesiana
• data mining
• discretizzazione
• discrimination discovery
• discriminazione
• estrazione conoscenza
• machine learning

Obiettivo della tesi e' sviluppare un sistema per la scoperta di discriminazione sociale attraverso l’utilizzo di tecniche di data mining basate sulla classificazione bayesiana. Viene presentata una rassegna delle fonti legislative e giurisprudenziali, per poi passare al compendio di alcuni lavori economico-statistici al fine di mostrare la difficolta' degli approcci analitici in tale campo.
Il contributo della tesi consiste nella proposta di una metodologia per estrarre regole di classificazione che diano evidenza di comportamenti discriminatori sulla base di attributi a valori continui. La parte analitica della tesi si fonda su modelli Bayesiani e distribuzioni continue. La parte sperimentale estende l’algoritmo NDCR proposto in letteratura, ma ristretto ai soli
attributi categorici o a discretizzazioni di attributi continui. Il sistema e' testato empiricamente.