Notice bibliographique
Résumé
The Knowledge Discovery in Databases (KDD) comprises a number of stages, such as understanding its goals, acquiring, cleaning and integrating relevant data sources, modeling the obtained data sets by means of feature extraction and selection in order to prepare them as inputs to intelligent data analysis algorithms, and finally interpreting the results of those algorithms in practice.The success of KDD depends, among many other factors, on the ability to interact with the domain experts and the availability of effective data and information sharing.The domain knowledge is crucial for the design and tuning of practically all KDD stages.Privacy-preserving is crucial to run intelligent systems without violation of individual privacy by exposing potentially sensitive person-specific information.This special issue aims at elaborating on the state of the art in the areas of privacy-aware intelligent systems and the utilization of the domain knowledge in KDD.It is inspired by two workshops held at the 20th International Symposium on Methodologies for Intelligent Systems in Macau, China, 4-7 December 2012.The issue contains six carefully extended and thoroughly peer-reviewed articles, which were originally presented at the workshops.Their topics refer to data clustering and similarity, association rule induction and multi-label classification, as well as database engines, search systems and web services.Their results can contribute to a number of areas in our everyday lives, such as medical and healthcare systems, social and scientific networks, administrative services and so on.The first paper, by Jan Rauch, is titled "Formal Framework for Data Mining with Association Rules and Domain Knowledge -Overview of an Approach".The author outlines a methodology for data mining with association rules.The framework is based on a logical, appropriately enhanced calculus of rules.It allows to describe the whole knowledge discovery process, including formulation of analytical questions, application of the proposed analytical procedure and interpretation of its results.The domain knowledge is expressed using a formalized language aimed at deriving truly relevant rules.The second paper, by Nicolas Anciaux, Danae Boutara, Benjamin Nguyen and Michalis Vazirgiannis, is titled "Limiting Data Exposure in Multi-Label Classification Processes".The authors consider decision making processes based on multi-label classification models in the area of administrative services.They continue their previous research on minimizing data required from applicants as an input to online forms.They develop an experimental platform able to transform arbitrary multi-label data sets into collection rules and to measure the gain obtained in terms of minimizing data exposure.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,011 |
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 tête enseignante, 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 ».