Sviluppo ed integrazione di strategie di clustering in strumenti di ricerca per grandi banche dati biologiche

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