• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Метод наиболее подходящего обобщения нечеткого множества запроса в таксономии = Finding an appropriate generalization for a fuzzy thematic set in taxonomy : (на английском языке) / Дмитрий Фролов, Борис Миркин, Сузана Насименто, Тревор Феннер. - Москва : Издательский дом Высшей школы экономики, 2018. - 57, [1] с. : ил. - (Препринт / "Высшая школа экономики", национальный исследовательский университет (Москва) ; WP7/2018/04) (Серия WP7: Математические методы анализа решений в экономике, бизнесе и политике). - Текст англ., рез. рус. - Библиогр.: с. 43-47 (45 назв.). - 26 экз. - Текст : непосредственный.
    Содержание:
    Parsimoniously liftting a fuzzy thematic cluster in a taxonomy: model and method. - P. 6
    Applying ParGenFS to structuring and conceptualizing a collection of research papers. - P. 20
    Conclusion. - P. 40
    References. - P. 43
    Taxonomy of Data Science according to CCM-CCS 2012 : appendix. - P. 48
    ГРНТИ УДК
    34.03.21303.772.4(04)

    Рубрики:
    Таксономия

    Кл.слова (ненормированные): АДДИТИВНЫЕ НЕЧЕТКИЕ КЛАСТЕРЫ -- АННОТИРОВАННОЕ СУФФИКСНОЕ ДЕРЕВО -- ОБОБЩЕНИЕ -- ПРИНЦИПЫ ЭКОНОМИИ -- СПЕКТРАЛЬНЫЕ КЛАСТЕРЫ
    Аннотация: В работе предложена новая задача и метод для отыскания наиболее подходящего обобщения множества запроса, представленного нечетким множеством понятий данной области знаний, приписанных листьям корневого дерева её таксономии. Этот метод, названный Паргенм, "поднимает" множество запроса в одну или несколько "головных" вершин на более высоких уровнях дерева таксономии. Головная вершина должна покрывать множество запроса наиболее тесным образом, даже если оно разбросано по разным ветвям таксономии. Это достигается за счет минимизации общего числа головных вершин и возникающих при них "провалах" и "выбросах". "Провалы" - это вершины, покрываемые головной вершиной, но не входящие в множество запроса. "Выбросы", напротив, - это вершины, входящие в множество запроса, но не покрываемые головной вершиной. Общий штраф того или иного способа подъема вычисляется как сумма штрафов за все внесенные элементы - головные вершины, провалы и выбросы. Наш метод решает задачу минимизации общего штрафа путем рекуррентного перехода от листьев дерева таксономии к его корню. Метод Паргенм применен к структурному анализу и характеризации коллекции 17685 аннотаций научных публикаций в 17 журналах издательства Шпрингер, связанных с Наукой данных, за 20 лет с 1998 по 2017 г. Используемая нами и включенная в препринт таксономия Науки данных (ТНД) - часть 6-уровневой таксономии компьютерных наук, подготовленной международной Ассоциацией вычислительных машин и опубликованной в 2012 г. (ACM-CCS). Мы добавили в ТНД некоторое число листьев, чтобы лучше отображать тематику публикаций нашей коллекции. Сначала мы получаем нечеткие кластеры понятий, помечающих листья таксономии ТНД, в соответствии со структурой коллекции. При этом используются оценки релевантности "текст - ключевое понятие", формируемые с помощью ранее нами разработанного метода аннотированных суффиксных деревьев. Затем мы поднимаем в ТНД с помощью метода Паргенм три кластера, относящихся к ясно различимым темам Науки данных: (a) машинное обучение, (b) извлечение информации и (c) кластер-анализ. Полученные результаты позволяют сделать определенные выводы о тенденциях развития соответствующих областей науки данных.
    Доп. точки доступа:
    Фролов, Дмитрий
    Миркин, Борис
    Насименто, Сузана
    Феннер, Тревор

    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): М/58155/WP7/2018/04)

    Шифр в сводном ЭК: c444913ce634919f3b950c36f32f3a1d



    Заказ фрагмента документа ₽