Visual feature fusion and its application to support unsupervised clustering tasks
Notice bibliographique
Résumé
The concept of involving users in the loop of analytic workflows refers to the ability to replace heuristics with user input in machine learning and data mining tasks. For supervised tasks, user engagement generally occurs via the manipulation of training data. But for unsupervised tasks, user involvement is limited to changes in the algorithm parametrization or the input data representation, also known as features. Typically, different types of features can be extracted from raw data, and the careful selection of the extraction strategy allows users to have more control over unsupervised tasks. Nevertheless, since there is no perfect feature extractor, the combination of multiple sets of features has been explored through a process called feature fusion. Feature fusion can be readily performed when the machine learning or data mining algorithms have a cost function, such as accuracy for classification tasks. However, when such a function does not exist, user support needs to be provided, otherwise the process is impractical. In this article, we present a novel feature fusion approach that employs data samples and visualization to allow users to not only effortlessly control the combination of different feature sets but also understand the attained results. The effectiveness of our approach is confirmed by a comprehensive set of qualitative and quantitative experiments, opening up different possibilities for user-guided analytical scenarios. The ability of our approach to provide real-time feedback for feature fusion is exploited in the context of unsupervised clustering techniques, where users can perform an exploratory process to discover the best combination of features that reflects their individual perceptions about similarity.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».