MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2237415976

Using Pivots to Speed-Up k-Medoids Clustering

2011· article· en· W2237415976 sur OpenAlexaff
Adriano Arantes Paterlini, Mário A. Nascimento, Caetano Traina

Notice bibliographique

RevueCadernos de Linguística e Teoria da Literatura (Universidade Federal de Minas Gerais) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Clustering Algorithms Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedoidCluster analysisComputer sciencek-medoidsData miningCanopy clustering algorithmCorrelation clusteringCURE data clustering algorithmAlgorithmSet (abstract data type)Artificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research on database design at PUC-Rio dates back to the late seventies and covers a broad range of topics, from the early development of the relational model to recent applications of semiotic concepts to the design and specification of information systems. This paper briefly reviews some of the major contributions of the group, from the perspective of the authors. It organizes the contributions according to the data model or to the underlying disciplines that they are based on. Within each section, the presentation follows a chronological order as much as possible.

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)0,005
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,009

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations24
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCadernos de Linguística e Teoria da Literatura (Universidade Federal de Minas Gerais)Même sujetAdvanced Clustering Algorithms ResearchTravaux en français237 207