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Enregistrement W2119112976 · doi:10.1007/0-306-46991-x_12

The Role of Granular Information in Knowledge Discovery in Databases

2005· book-chapter· en· W2119112976 sur OpenAlexaff
Witold Pedrycz

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2005
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRough Sets and Fuzzy Logic
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésData miningConsistency (knowledge bases)Granular computingInterpretabilityComputer scienceGranulationRelevance (law)Flexibility (engineering)Fuzzy logicOnline analytical processingDatabaseRough setArtificial intelligenceMathematicsEngineeringData warehouse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we are concerned with the role of information granulation in processes of data mining in databases. By its nature, data mining pursuits are very much oriented towards end-users and imply that any results need to be easily interpretable. Granulation of information promotes this interpretability and channels all pursuits of data mining (that are otherwise computationally intensive and thus highly prohibitive) towards more efficient processing and feasible processing of information granules. First, we discuss the essence of information granulation and afterwards elaborate on the main approaches to the design of information granules. We distinguish between user-driven, data-driven and hybrid methods of information granulation. Several main classes of membership function of information granules — fuzzy sets are investigated and contrasted in terms of some selection criteria such as parametric flexibility and sensitivity of the ensuing information granules. We revisit two fundamental concep ts in data mining such as associations and rules in the setting of information granules. Associations are direction-free constructs that capture the most essential components of the overall structure in database. The relevance of associations is expressed by counting the amount of data standing behind the Cartesian products of the information granules contributing to the construction of the associations. The proposed methodology of data mining comprises two phases. First, associations are constructed and the most essential (relevant) ones are collected in the form of a data mining agenda. Second, some of them are converted into direction-driven constructs, that is rules. The idea of consistency of the rules is discussed in detail.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0130,015
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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