A Novel Framework for Self-Organizing Lists in Environments with Locality of Reference: Lists-on-Lists
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
We examine the problem of self-organizing linear search lists, which are lists that react to queries received from an environment by running a heuristic to reorganize the records in order to minimize the search cost. In particular, we are concerned with environments with the locality of reference phenomenon, when the queries exhibit a probabilistic dependence between themselves. We introduce a novel list organization framework that we call Lists-on-Lists (LOL), which regards the list as a set of sublists that are manageable in the same way that individual records are. An LOL organization involves a reorganization operation on the accessed record level, as well as another on the sublist which it belongs to (the record's context). We show that it is beneficial to consider the reorganization of the context together with the accessed record, since other records within the context are likely to be accessed in the near future. With the aid of a learning automaton-based partitioning algorithm, we demonstrate that we can accurately classify the different contexts of the sublist. To the best of our knowledge, both the concept of reorganizing the list ‘hierarchically’ using such a two-step LOL process, and the application of stochastic learning to this problem are new to the field. Indeed, while the costs involved to achieve these enhancements are almost of the same order as that which achieves basic list-organizing, using this framework, we were able to empirically achieve asymptotic search costs that are significantly superior to (sometimes even an order of magnitude better than) the Move-To-Front heuristic, widely acknowledged as the best algorithm for such environments.
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.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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