Analisi e sviluppo di funzionalità web avanzate per un repository di ipergrafi

This thesis aims to analyze and develop advanced web functionalities for Hypergraph Repository (https://hypergraphrepository.di.unisa.it/), a collaborative platform dedicated to the collection, sharing and analysis of hypergraph datasets. In the context of the study of complex systems, hypergraph-based network models emerge as fundamental tools for representing multi-element relationships that go beyond the limits of traditional graphs. After an analysis of the state-of-the-art and existing solutions, the work focuses on extending the repository’s capabilities, introducing three main innovations. First, a significant improvement in the visualization of network characteristics has been achieved, thanks to the implementation of dynamic dashboards and graphs that allow a detailed and interactive representation of structural hypergraph metrics. Secondly, the possibility of comparing data has been introduced, allowing users to compare several hypergraphs simultaneously and facilitating benchmarking and comparative analysis of datasets. Finally, a containerized Jupyter Notebook environment has been integrated, which supports the direct execution of code, with special attention to the Julia language, thus enriching the platform with advanced tools for experimentation and data analysis. The implementation, which leverages technologies such as PostgreSQL, Laravel, Chart.js and Docker containerization, aims to improve usability and foster collaboration in the research community. The results obtained will lead to an improved user experience and pave the way for further developments to extend the functionality and analytical support of hypergraph datasets.

Questa tesi si propone di analizzare e sviluppare funzionalità web avanzate per Hypergraph Repository (https://hypergraphrepository.di.unisa.it/), una piattaforma collaborativa dedicata alla raccolta, condivisione e analisi di dataset di ipergrafi. Nel contesto dello studio di sistemi complessi, i modelli di reti basati su ipergrafi emergono come strumenti fondamentali per rappresentare relazioni multi-elemento che superano i limiti dei grafi tradizionali. Dopo un'analisi dello stato dell'arte e delle soluzioni esistenti, il lavoro si concentra sull'estensione delle capacità del repository, introducendo tre innovazioni principali. Innanzitutto, è stato realizzato un significativo miglioramento nella visualizzazione delle caratteristiche delle reti, grazie all’implementazione di dashboard e grafici dinamici che permettono una rappresentazione dettagliata e interattiva delle metriche strutturali degli ipergrafi. In secondo luogo, è stata introdotta la possibilità di comparare i dati, consentendo agli utenti di confrontare simultaneamente più ipergrafi e facilitando il benchmarking e l’analisi comparativa dei dataset. Infine, è stato integrato un ambiente Jupyter Notebook containerizzato, che supporta l’esecuzione diretta di codice, con particolare attenzione al linguaggio Julia, arricchendo così la piattaforma con strumenti avanzati per la sperimentazione e l’analisi dei dati. L'implementazione, che sfrutta tecnologie quali PostgreSQL, Laravel, Chart.js e la containerizzazione Docker, mira a migliorare l'usabilità e a favorire la collaborazione nella comunità di ricerca. I risultati ottenuti porteranno ad un miglioramento dell'esperienza utente e apriranno la strada a ulteriori sviluppi per ampliare le funzionalità e il supporto analitico dei dataset di ipergrafi.