Bridging the gap between data mining and decision support: A case-based reasoning and ontology approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, decision makers invariably need to use decision support technology (DS) such as data mining (DM) methodologies and tools in order to tackle complex decision making problems. However the successful application of DM technology requires that one possess specific DM decision-making skills. F or instance, the effective application of a data mining process is littered with many difficult and technical decisions (i.e. data cleansing, feature transformations, algorithms, parameters, evaluation, etc.) In essence, this contentious problem and burden for decision makers clearly stems from a poor DM-DS integration. As a result, we have strived to improve on this problem by proposing an intelligent DM assistant that can potentially empower decision makers to better leverage DM technology and achieve their intended business objectives. Nonetheless, as this paper will strive to demonstrate, the realization of an intelligent data mining assistant for the decision maker or non-specialist data miner is a challenging and complex endeavour. Hence, in what follows we present the key design considerations (i.e. knowledge representation and reasoning, knowledge elicitation and reuse efforts, etc.) that were addressed during the implementation of a hybrid data mining assistant, based on the case-based reasoning (CBR) paradigm and the use of a formal OWL-DL ontology.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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