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
Among the studies of KDD, R.Agrawal had presented a theory of association rules based on the basket data, which is the famous algorithm Apriori for data mining. The algorithm is executed in two steps, the large itemsets are generated at first and the set of rules generated afterwards. The algorithms presented by others thereafter still use the ideas of Apriori, that is any subset of a large itemset must also be large. Extending the large ( k-1 ) itemsets L k-1 using JOIN operation generates the set of candidate k itemsets C k . The generation of the large itemsets takes up a large amount of calculation, because scale of database is large and also the C k . The algorithm AprioriTid has set an identifier Tid for each transaction and the database is scanned only once, other scans (e.g. kth scan) are executed at corresponding data set C k . But the efficiency increased by the algorithm AprioriTid is not evidently because the difference of scale of database and data set C k is small. A new algorithm using multi segment for support is presented in this paper. The support of an itemset is divided into a lot of segments, and the counting for the different scale of transactions are recorded in corresponding segments. We can predict whether an itemset may be contained in a large itemset of lager scale, because the algorithm can calculate the multi segment support for the itemsets in one scan. This algorithm not only enhances the information gain ratio in database scanning, but also can find that some supersets are not the members of the large itemsets in advance, and to reduce the size of candidate itemsets by deleting these itemsets. In order to increase the efficiency of generating the large itemsets, the reduction of the scale of data set in each scan is according to the theorem 1 in this paper. A performance comparison of this algorithm and Apriori is given at the end of the paper.
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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 | 0,000 |
| 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