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Enregistrement W1516927529

Proceedings of the eighth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining

2002· article· en· W1516927529 sur OpenAlexaffabout
Osmar R. Zai͏̈ane, Randy Goebel, David J. Hand, Daniel A. Keim, Raymond T. Ng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Mining Algorithms and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLEAPSComputer scienceData scienceKnowledge extractionBig dataLibrary scienceWorld Wide WebData mining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The KDD 2002 conference, held from 23rd to 26th July 2002, was the eighth in the series. It represented a return to the country in which the series was launched: the first was held in Montreal, Canada, and this, the eighth, was held in Edmonton, Canada. In the years between the first conference in the series and this present one, data mining has be, come a well-established discipline. It has continued to strengthen its links to other data analytic disciplines, including statistics, machine learning, pattern recognition, visualization, and database technology, but has now clearly carved out a niche of its own. Over the period in which this series has been running, hardware technology has continued to advance in great leaps, with the result that large databases have continued to grow in both number and size. The implication is that the challenge of data mining is even more important, that the problems requiring data mining solutions are ever more ubiquitous, and that new tools and methods for tackling are even more necessary.KDD 2002 received a record number of submitted papers - 307 in total, 37 of which were considered for the industral/applicafion track. Among the 270 research submissions, 32 were selected (12%) for full papers; and among the 37 industrial/application submissions, 12 (32%) were selected for full papers. An additional 44 submissions were chosen to be presented as posters, a vast majority of which were research submissions. This low rate of acceptance reflects a conscious effort to maintain the very high standards of quality and relevance, which have been achieved by previous conferences in the series. It means that the papers and posters in the proceedings represent the cutting edge of data mining problemsl solutions, and technology. On the other hand, this policy inevitably meant that many excellent contributions did not make it to the final program. The choice had to be informed by balance as well as quality - KDD 2002 had to showcase research in data mining across the entire frontier of the discipline. This breadth was reflected in the choice of invited speakers, both well known in the data mining; community, but from different backgrounds: Daryl Pregibon and Geoff Hinton. The program also includes 6 workshops in such diverse areas as 'Data Mining in Bioinformatics', 'Web Mining', 'Multimedia Data Mining', 'Multi-Relational Data Mining', 'Temporal Data Mining', and 'Fractals in Data Mining' as well as 6 tutorials on 'Text Mining for Bioinformatics', 'Querying and Mining Data Streams', 'Link Analysis', 'Multivariate Density Estimation', 'Common Reasons Data Mining Projects Fail', and 'Visual Data Mining'.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0050,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,030

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations92
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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