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Enregistrement W107444495

Looking Backward, Forward, and All Around: Temporal, Spatial, and Spatio-Temporal Data Mining

2002· article· en· W107444495 sur OpenAlexaffabout
Howard J. Hamilton, Leah Findlater

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneralizationComputer scienceData miningTemporal databaseProcess (computing)Data modelingSet (abstract data type)Domain (mathematical analysis)Data setSoftwareSpatial analysisCurrent (fluid)Artificial intelligenceGeographyRemote sensingMathematicsGeologyDatabase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe current research in temporal, spatial, and spatio-temporal data mining. In these types of data mining, a model of time, space, or space-time plays a nontrivial role. As an example of current research, we describe our MegaMiner prototype software. The DGG-Discover 5.2 module of MegaMiner is based on expected distribution domain generalization graphs (EDDGGs), which allow detailed domain knowledge about temporal and spatial generalization relationships to be specified, and then applied during the data mining process. As well, user expectations about the data can be specified and updated during the mining process. We illustrate the current state of the MegaMiner software by applying it to a previously unseen data set, describing the weather of the province of Saskatchewan for the period 1900 to 1949. We were able to find temporal and spatial relationships, but not spatio-temporal ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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