Notice bibliographique
Résumé
An association pattern describes how a group of items (for example, retail products) are statistically associated together, and a meaningful association pattern identifies ‘interesting’ knowledge from data. A wellestablished association pattern is the association rule (Agrawal, Imielinski & Swami, 1993), which describes how two sets of items are associated with each other. For example, an association rule A-->B tells that ‘if customers buy the set of product A, they would also buy the set of product B with probability greater than or equal to c’. Association rules have been widely accepted for their simplicity and comprehensibility in problem statement, and subsequent modifications have also been made in order to produce more interesting knowledge, see (Brin, Motani, Ullman and Tsur, 1997; Aggarwal and Yu, 1998; Liu, Hsu and Ma, 1999; Bruzzese and Davino, 2001; Barber and Hamilton, 2003; Scheffer, 2005; Li, 2006). A relevant concept is the rule interest and excellent discussion can be found in (Shapiro 1991; Tan, Kumar and Srivastava, 2004). Huang et al. recently developed association bundles as a new pattern for association analysis (Huang, Krneta, Lin and Wu, 2006). Rather than replacing the association rule, the association bundle provides a distinctive pattern that can present meaningful knowledge not explored by association rules or any of its modifications.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,035 |
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 ».