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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
Advanced Clustering Algorithms Research
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.

421 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.
421 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 9

Les étiquettes couvrent 0 des 421 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 421 des 421 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.

affnon étiqueté
Density‐based clustering
Hans‐Peter Kriegel, Peer Kröger, Jörg Sander, Arthur Zimek
2011· article· en· Wiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
810
citations
affsans résuménon étiqueté
Collaborative fuzzy clustering
Witold Pedrycz
2002· article· en· Pattern Recognition Letters· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
282
citations
afffundnon étiqueté
Density-Based Clustering Validation
Davoud Moulavi, Pablo Andretta Jaskowiak, Ricardo J. G. B. Campello, Arthur Zimek, Jörg Sander
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
262
citations
affsans résuménon étiqueté
LIMBO: Scalable Clustering of Categorical Data
Periklis Andritsos, Panayiotis Tsaparas, Renée J. Miller, Kenneth C. Sevcik
2004· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
260
citations
affnon étiqueté
Hierarchical Clustering
Vincent Cohen-Addad, Varun Kanade, Frederik Mallmann-Trenn, Claire Mathieu
2019· article· en· Journal of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
207
citations
affsans résuménon étiqueté
An objective approach to cluster validation
Mohamed Bouguessa, Shengrui Wang, Haojun Sun
2006· article· en· Pattern Recognition Letters· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
122
citations
affnon étiqueté
Proximity Graphs for Clustering and Manifold Learning
Richard S. Zemel, Miguel Á. Carreira-Perpiñán
2004· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
120
citations
affnon étiqueté
Density‐based clustering
Ricardo J. G. B. Campello, Peer Kröger, Jörg Sander, Arthur Zimek
2019· article· en· Wiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
116
citations
affsans résuménon étiqueté
Relative entropy fuzzy c-means clustering
Marzieh Zarinbal, M.H. Fazel Zarandi, İ.B. Türkşen
2013· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
113
citations
affsans résuménon étiqueté
Theoretical Analysis of the k-Means Algorithm – A Survey
Johannes Blömer, Christiane Lammersen, Melanie Schmidt, Christian Sohler
2016· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
91
citations
affnon étiqueté
Data bubbles
Markus Breunig, Hans‐Peter Kriegel, Peer Kröger, Jörg Sander
2001· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Clustering with Partial Supervision
Abdelhamid Bouchachia, Witold Pedrycz
2006· article· en· Data Mining and Knowledge Discovery· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
75
citations
affnon étiqueté
Mining Projected Clusters in High-Dimensional Spaces
Mohamed Bouguessa, Shengrui Wang
2008· article· en· IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affnon étiqueté
Knowledge-Induced Multiple Kernel Fuzzy Clustering
Yiming Tang, Zhifu Pan, Xianghui Hu, Witold Pedrycz, Renhao Chen
2023· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
afffundnon étiqueté
Clustering probability distributions
Tai Vovan, T. Pham‐Gia
2010· article· en· Journal of Applied Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations

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