Data Structures for Categorical Path Counting Queries
Notice bibliographique
Résumé
Consider an ordinal tree T on n nodes, each of which is assigned a category from an alphabet [σ] = {1,2,…,σ}. We preprocess the tree T in order to support {categorical path counting queries}, which ask for the number of distinct categories occurring on the path in T between two query nodes x and y. For this problem, we propose a linear-space data structure with query time O(√n lg((lg σ)/(lg w))), where w = Ω(lg n) is the word size in the word-RAM. As shown in our proof, from the assumption that matrix multiplication cannot be solved in time faster than cubic (with only combinatorial methods), our result is optimal, save for polylogarithmic speed-ups. For a trade-off parameter 1 ≤ t ≤ n, we propose an O(n+ n²/t²)-word, O(t lg ((lg σ)/(lg w))) query time data structure. We also consider c-approximate categorical path counting queries, which must return an approximation to the number of distinct categories occurring on the query path, by counting each such category at least once and at most c times. We describe a linear-space data structure that supports 2-approximate categorical path counting queries in O((lg n)/(lg lg n)) time. Next, we generalize the categorical path counting queries to weighted trees. Here, a query specifies two nodes x,y and an orthogonal range Q. The answer to thus formed categorical path range counting query is the number of distinct categories occurring on the path from x to y, if only the nodes with weights falling inside Q are considered. We propose an O(n lg lg n +(n/t)⁴)-word data structure with O(t lg lg n) query time, or an O(n+(n/t)⁴)-word} data structure with O(t lg^ε n) query time. For an appropriate choice of the trade-off parameter t, this implies a linear-space data structure with O(n^{3/4} lg^ε n) query time. We then extend the approach to the trees weighted with vectors from [n]^{d}, where d is a constant integer greater than or equal to 2. We present a data structure with O(n lg^{d-1+ε} n + (n/t)^{2d+2}) words of space and O(t (lg^{d-1} n)/((lg lg n)^{d-2})) query time. For an O(n⋅polylog n)-space solution, one thus has O(n^{{2d+1}/{2d+2}}⋅polylog n) query time. The inherent difficulty revealed by the lower bound we proved motivated us to consider data structures based on {sketching}. In unweighted trees, we propose a sketching data structure to solve the approximate categorical path counting problem which asks for a (1±ε)-approximation (i.e. within 1±ε of the true answer) of the number of distinct categories on the given path, with probability 1-δ, where 0 < ε,δ < 1 are constants. The data structure occupies O(n+n/t lg n) words of space, for the query time of O(t lg n). For trees weighted with d-dimensional weight vectors (d ≥ 1), we propose a data structure with O((n + n/t lg n) lg^d n) words of space and O(t lg^{d+1} n) query time. All these problems generalize the corresponding categorical range counting problems in Euclidean space ℝ^{d+1}, for respective d, by replacing one of the dimensions with a tree topology.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».