Exploring the Structure of IoT Data: A Symbolic Analysis Perspective
Notice bibliographique
Résumé
With the development of different kinds of techniques, especially the Internet of Things (IoT), a large amount of quantitative (either numeric or categorical) data have been generated, transmitted, and stored in the modern society. People hope to understand the interested phenomenon from the collected quantitative data by utilizing different data analysis methods. Exploring the structure of data (e.g., the cluster centers or prototypes) has always been a hot spot in the domain of data mining and knowledge discovery, yet it seems that the modeling and analyzing process still focus on a low-level abstraction of the data because normally, the structure found is only represented by some numeric data points. In this study, we highlight that a low-level abstraction may not be a user-friendly way for people to grasp the knowledge contained in the data. Instead, we explore the structure of the data from a perspective of symbolic analysis. Specifically, two modes of abstraction are proposed. In the vertical mode (i.e., values of each feature are abstracted), the numeric prototypes are characterized by the symbolic prototypes such that people could get rid of being stuck in minor details of each feature. In the horizontal mode (i.e., values of each prototype are abstracted), the linguistic summarization is used to describe all the features of each symbolic prototype such that people could immediately grasp the essential information conveyed in the symbolic prototype. We conduct comprehensive experimental studies on the publicly available data to illustrate the feasibility and validity of the proposed symbolic analysis process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».