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J-GLOBAL ID：202002251608331985   整理番号：20A2064202

大規模時間事例ベースにおける信頼による高速任意時間検索【JST・京大機械翻訳】

Fast anytime retrieval with confidence in large-scale temporal case bases

著者 (2件)： Muelayim Mehmet Oguz (Artificial Intelligence Research Institute, IIIA-CSIC, Spanish National Research Council, Campus UAB, 08193, Barcelona, Spain) ,  Arcos Josep Lluis (Artificial Intelligence Research Institute, IIIA-CSIC, Spanish National Research Council, Campus UAB, 08193, Barcelona, Spain)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 206  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,計量空間における時間関連事例からなる大規模事例ベース(CB)に対する事例ベース推論(CBR)における検索を高速化する。典型的な例は,患者の連続したセッションが関連するケースのシーケンスを形成する電子健康記録のCBであり,k-最近傍(kNN)検索はCBR検索において広く使われているアルゴリズムである。しかし,ブート力kNNは大きなCBでは不可能である。kNN探索を高速化するための努力への寄与として,任意の時間kNN探索方法論とアルゴリズムを導入した。不必要な隣接評価を避けることによって実行時間において顕著な利得で完了することを許容するとき,任意のLazykNNは正確なkNNを見つける。正確なkNN探索における利得が十分ではない応用に対して,それは早く中断され,各近傍に接続された信頼値と共に,最良-so-far kNNを返す。中断時の信頼度の推定と望ましい信頼閾値での中断の自動化の両方に用いる確率的モデルを構築するためのアルゴリズムと方法論について述べた。公的に利用可能なデータセットで行った実験の結果を示した。結果は, br力探索と比較して優れた利得を示した。0.98の信頼度で87.18%の平均利得と0.70の信頼度で96.84%に達する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  自動化 ,  信頼度 ,  近似法 ,  *利得 ,  確率モデル ,  高速化 ,  事例ベース推論 ,  電子カルテ ,  近傍探索法 ,  病歴
準シソーラス用語： 実行時間 ,  *事例ベース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 大規模事例ベース推論 ,  厳密および近似k最近傍探索 ,  任意時間アルゴリズム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大規模 ,  事例ベース ,  信頼 ,  検索