A Novel Clustering Framework for Stream Data Un nouveau cadre de classifications pour les données de flux
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
There is a growing tendency for developing real-time clustering of continuous stream data. In this regard, a few attempts have been made to improve the off-line phase of stream clustering methods, whereas these methods almost use a simple distance function in their online phase. In practice, clusters have complex shapes, and therefore, measuring the distance of incoming samples to the mean of asymmetric microclusters might mislead incoming samples to irrelevant microclusters. In this paper, a novel framework is proposed, which can enhance the online phase of all stream clustering methods. In this manner, for each microcluster for which its population exceeds a threshold, a classifier is exclusively trained to capture its boundary and statistical properties. Thus, incoming samples are assigned to the microclusters according to the classifiers⣙ scores. Here, the incremental NaÃve Bayes classifier is chosen, due to its fast learning property. DenStream and CluStream as the state-of-the-art methods were chosen and their performance was assessed over nine synthetic and real data sets, with and without applying the proposed framework. The comparative results in terms of purity, general recall, general precision, concept change traceability, computational complexity, and robustness against noise over the data sets imply the superiority of the modified methods to their original versions.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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