Topological Similarity Measurement of Region Compositions Based on Boundary Contacts
Notice bibliographique
Résumé
Topological relationship, one of the most important subjects in spatial analysis, has been studied thor oughly and applied to various fields. An important application of topological relations is the similarity measurement on spatial scenes. However, when considering the common topological relations, there exists dif ficulty in distinguishing different region compositions where complicated boundary contacts occur between regions. To address this problem, a method of describing detailed topological relations in a region compo si tion has been proposed [Lewis et al. 2013], by traversing a region's boundary and recording boundary intersections one by one. To implement similarity measurement on region compositions where complex boundary contacts happen, we propose a measuring model based on the boundary contact recording method. The model is struc tured in two steps, a preliminary matching step and an exact matching step. In the preliminary matching step, we recognize and filter the very dissimilar candidates comparing to the reference region composition; meanwhile, we obtain corresponding relations of regions between the potential candidates and the reference, and represent the correspondences with an association graph composed of nodes and edges. In the exact matching step, we encode boundary contact records to binary sequence, and adopt a sequence alignment method, an approach from bioinformatics to compare the sequences of DNA, RNA, or protein, to fulfill the topological similarity measurement for two region compositions. We illustrate the complete process of our model through a case study, and show the survey result on weight setting for criteria in the exact matching step.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».