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J-GLOBAL ID：202202286573746813   整理番号：22A0685768

二分木に基づく知的重み生成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Intelligent weight generation algorithm based on binary isolation tree

著者 (3件)： Wang Di (School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Liu Haoyue (School of Modern Post, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Li Yuming (International School, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)
資料名： Engineering Applications of Artificial Intelligence  (Engineering Applications of Artificial Intelligence)
巻： 109  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0797A  ISSN： 0952-1976  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： 本論文では,スコアリングシステムの統計的情報をより合理的にするために,新しいアンケート重み付けアルゴリズムを提案し,本論文で調査の信頼性を知的に識別した。分離森林(iForest)のコアアイデアに基づいて,アンケートの重みをノードの深さとノード間の相対質量を考慮することによって計算的に同定した。半空間ツリーを構築するSwee Chuan Tan法を用いて,反復計算による非一意重みの問題を解き,結果のより低いランダム性を得た。さらに,重みに及ぼす点の多重度の影響を,小さな偏差を導入することによって考慮して,重量更新方法を,データの動的変化を取り扱うために提案した。最終シミュレーション結果は,提案方法が欠陥と正確で,アンケートの信頼性がスコアリングと評価システムにおいてより知的に認識できることを示した。Copyright 2022 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 ,  シミュレーション ,  システム ,  信頼性 ,  データ ,  多重度 ,  アンケート ,  重みづけ ,  *二分木
準シソーラス用語： ランダム性 ,  スコアリングシステム ,  評価システム ,  スコア化 ,  半空間 ,  バイナリー ,  動的変化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイナリ分離ツリー ,  アンケート重みづけアルゴリズム ,  多重点のプロセス ,  更新法

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (1件)： アルゴリズム