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 develop a new <it>k</it>-means clustering algorithm for data streams of points from a Euclidean space. We call this algorithm StreamKM++. Our algorithm computes a small weighted sample of the data stream and solves the problem on the sample using the <it>k</it>-means++ algorithm of Arthur and Vassilvitskii (SODA '07). To compute the small sample, we propose two new techniques. First, we use an adaptive, nonuniform sampling approach similar to the <it>k</it>-means++ seeding procedure to obtain small coresets from the data stream. This construction is rather easy to implement and, unlike other coreset constructions, its running time has only a small dependency on the dimensionality of the data. Second, we propose a new data structure, which we call coreset tree. The use of these coreset trees significantly speeds up the time necessary for the adaptive, nonuniform sampling during our coreset construction. We compare our algorithm experimentally with two well-known streaming implementations: BIRCH [Zhang et al. 1997] and StreamLS [Guha et al. 2003]. In terms of quality (sum of squared errors), our algorithm is comparable with StreamLS and significantly better than BIRCH (up to a factor of 2). Besides, BIRCH requires significant effort to tune its parameters. In terms of running time, our algorithm is slower than BIRCH. Comparing the running time with StreamLS, it turns out that our algorithm scalesmuch better with increasing number of centers. We conclude that, if the first priority is the quality of the clustering, then our algorithm provides a good alternative to BIRCH and StreamLS, in particular, if the number of cluster centers is large. We also give a theoretical justification of our approach by proving that our sample set is a small coreset in low-dimensional spaces.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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