Simone Mazzaferro

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Abstract della ricerca

Il progetto di ricerca Spatial Machine Learning for Economics and Business Data mira a migliorare l’integrazione delle componenti spaziali nei metodi di machine learning. L'idea centrale è quella di incorporare le informazioni spaziali direttamente nell’algoritmo, con l'obiettivo di migliorare l'accuratezza delle previsioni e la ricchezza delle analisi derivanti dai dati economici e aziendali. Dopo una revisione della letteratura sui metodi di spatial machine learning, la ricerca prevede la progettazione e l’implementazione di modelli spazialmente consapevoli, tra cui varianti di regression trees, classification trees e random forest. Le metodologie sviluppate saranno testate sia su dati simulati sia su dataset reali, per valutarne l’efficacia, la robustezza e la capacità previsiva. Oltre al contributo metodologico, il progetto intende fornire strumenti innovativi per l’analisi di fenomeni economici territoriali, utili alla pianificazione delle politiche pubbliche e all’interpretazione dei processi di sviluppo regionale.

Percorso di dottorato

Ciclo di dottorato XXXX con valutazioni annuali del Collegio dei Docenti positive.

Esperienze di ricerca e mobilità

Periodo di ricerca presso l’Università di San Diego (USA), referente scientifico Prof. Sergio Rey, durata 86 giorni.

Tutor: Prof. Paolo Postiglione

Link al sito ricerca.unich.it