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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
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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 1 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.

affnon étiqueté
Interestingness measures for data mining
Liqiang Geng, Howard J. Hamilton
2006· review· en· ACM Computing Surveys· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 125
citations
affsans résuménon étiqueté
The SPMF Open-Source Data Mining Library Version 2
Philippe Fournier‐Viger, Jerry Chun‐Wei Lin, Antonio Gomariz, Ted Gueniche, Azadeh Soltani, Zhi‐Hong Deng +1 autres
2016· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
551
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining Access Patterns Efficiently from Web Logs
Jian Pei, Jiawei Han, Behzad Mortazavi-Asl, Zhu Hua
2000· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
498
citations
affnon étiqueté
SPMF: a Java open-source pattern mining library
Philippe Fournier‐Viger, Antonio Gomariz, Ted Gueniche, Azadeh Soltani, Chengwei Wu, Vincent S. Tseng
2014· article· en· Journal of Machine Learning Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
417
citations
affnon étiqueté
Privacy preserving frequent itemset mining
Stanley Robson de Medeiros Oliveira, Osmar R. Zai͏̈ane
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
286
citations
affnon étiqueté
Mining frequent patterns by pattern-growth
Jiawei Han, Jian Pei
2000· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
275
citations
affsans résuménon étiqueté
Clustering
Naomi Altman, Martin Krzywinski
2017· article· en· Nature Methods· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
186
citations
afffundnon étiqueté
Document clustering with committees
Patrick Pantel, Dekang Lin
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
174
citations
affnon étiqueté
Beyond intratransaction association analysis
Hongjun Lü, Ling Feng, Jiawei Han
2000· article· en· ACM Transactions on Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
153
citations
affsans résuménon étiqueté
Top Down FP-Growth for Association Rule Mining
Ke Wang, Tang Liu, Jiawei Han, Junqiang Liu
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
136
citations
affnon étiqueté
Constrained frequent pattern mining
Jian Pei, Jiawei Han
2002· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
133
citations
affnon étiqueté
Efficient algorithms for densest subgraph discovery
Yixiang Fang, Kaiqiang Yu, Reynold Cheng, Laks V. S. Lakshmanan, Xuemin Lin
2019· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
115
citations

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