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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Data Mining Algorithms and Applications
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 100 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 100 des 1 100 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Linguistic frequent pattern mining using a compressed structure
Jerry Chun‐Wei Lin, Usman Ahmed, Gautam Srivastava, Jimmy Ming‐Tai Wu, Tzung‐Pei Hong, Youcef Djenouri
2021· article· en· Applied Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Preference-Based Frequent Pattern Mining
Moonjung Cho, Jian Pei, Haixun Wang, Wei Wang
2005· article· en· International Journal of Data Warehousing and Mining· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
User-Centered Interactive Data Mining
Yan Zhao, Yaohua Chen, Yiyu Yao
2008· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Methods for Mining Frequent Sequential Patterns
Howard J. Hamilton
2003· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Introduction to Text Mining in Big Data Analytics Minitrack
Derrick L. Cogburn
2017· article· en· Proceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
aboutno affnon étiqueté
Big Data or Right Data
Ricardo Baeza‐Yates
2013· article· en· EdShare Southampton (University of Southampton)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Frequent pattern mining from dense graph streams
Juan J. Cameron, Alfredo Cuzzocrea, Fan Jiang, Carson K. Leung
2014· article· en· Mspace (University of Manitoba)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Diverging patterns
Aijun An, Qian Wan, Jiashu Zhao
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Association Rules Mining with Auto-encoders
Théophile Berteloot, Richard Khoury, Audrey Durand
2024· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
An Associative Classifier for Uncertain Datasets
Metanat Hooshsadat, Osmar R. Zai͏̈ane
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Subgraph Representation Learning for Team Mining
Radin Hamidi Rad, Ebrahim Bagheri, Mehdi Kargar, Divesh Srivastava, Jaroslaw Szlichta
2022· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Searching for a Black Hole in Tree Networks
Jurek Czyzowicz, Dariusz R. Kowalski, Ευριπίδης Μάρκου, Andrzej Pelc
2005· article· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations

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