Big Data Clustering: Models and Applications
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
This thesis presents frameworks for data clustering on big datasets that can arise in different real-world applications. The main contributions of this thesis can be divided into the following four areas of data clustering. Correlation clustering is a well-known problem that appears in different scientific areas with various names that identify clusters when qualitative information about objects' mutual similarities or dissimilarities is given. The first contribution of this thesis is to present a unified discussion on the cross-disciplinary taxonomy-based literature review, bibliometric analysis, literature gaps and dominant research topics related to this problem. As the second contribution, this thesis presents the concept of a common-knowledge network and a heuristic algorithm for clustering editing to identify authors' communities in a research institution. Furthermore, several analyses, such as the dominant research topic and collaboration incident corresponding to each identified research community, are proposed in this thesis to investigate multidisciplinary research activities in research institutions. The third contribution constitutes a framework for user-generated short-text classification based on identified line-item categories. The line-item identification phase uses cograph editing (CoE)-based clustering on keywords network formulated from short-texts. An integer linear programming formulation for CoE on weighted networks and a corresponding heuristic algorithm to identify clusters in large-scale networks are also proposed. The framework has been applied to categorize invoices for a subscription-based invoicing and accounting company. An augmented artificial intelligence (AI) hybrid fraud detection framework in the presence of minimal labelled data sets. This framework uses unsupervised clustering, a supervised classifier, red-flag prioritization, and augmented AI processes. Finally, this thesis outlines an application of this framework to identify fraudulent users in an invoicing platform.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| 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 découle