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Mining 矿业

Green Skills Research in South Africa Pub Date : 2019-12-05 DOI: 10.4324/9780429279362-3

Eureta Rosenberg

{"title":"Mining","authors":"Eureta Rosenberg","doi":"10.4324/9780429279362-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.4324/9780429279362-3","url":null,"abstract":"2007/2 95 リンクマイニングは,構造が複雑で複合的なデータ集合からの知識発見を目的とした,リンク解析とデータマイニングとの新しい複合領域であり,関係データを対象とする機械学習への新しいアプローチである[1].リンクマイニングの考え方は,一般に複数の関係表で表現される関係データを,実体をノードとし関係をリンクとするグラフデータに変換して,複雑ネットワーク研究[2]で用いられるリンク解析手法を適用することである.これによって,関係学習を多項式時間で行えるとともに,コミュニティ構造のような従来の学習手法では抽出しにくい知識を発見することができる.したがって,リンクマイニングは機械学習とネットワーク研究との新しい複合領域を形成する. リンクマイニングのタスクは一般的に,リンクによる対象の分類,リンクの予測,およびグラフの分類などである.リンクマイニングの特徴はデータ表現にグラフを用いることであり,このことが機械学習へのリンク解析手法の適用を可能にする.リンクによる対象の分類には,共通の特徴をもつグループにグラフのノードを分けることを目標とするグループ抽出が含まれる.グループ抽出において,リンクが属性を持たない場合は, ノードの類似度に基づくクラスタリングやスペクトラルグラフ分割,およびノードの中心性によるグラフ分割などのリンク解析手法が使われる.また,リンクが属性を持つ場合は,確率的モデルに基づくグラフ分割手法が用いられ,大量の多重相関データを効率的に扱う手法や潜在的なグループとトピックを同時に発見する手法などが研究されている.","PeriodicalId":297287,"journal":{"name":"Green Skills Research in South Africa","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-12-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129068220","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

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Surface coatings 表面涂层

Green Skills Research in South Africa Pub Date : 2019-12-05 DOI: 10.4324/9780429279362-5

P. Ramsarup

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