Å Õ Ò Å ÙØ Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø È Ò Ô Ø Ñ Ó Ã ÔÖÓÙ ÌÑ Ñ ÈÐ ÖÓ ÓÖ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
È ÖÐ Ý À Ò ÔØÙÜ Ñ ÛÒ Ó ÓÔÓ ÒÓÙÒ Ø ÙÒ Ø Ø Ø ÙÔÓÐÓ Ø Ù Ø Ñ Ø Ò ßÑ ÒÓÙÒÐ Ô Ò ÒÓÐÓ Ô Ö Ñ ØÛÒ Ò Ø Ü ÒÓÑÓ Ò ÙØ Ñ Ø ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ÓÖ Ø Ü µº Â Ò Ö Ó Ñ ØÖ ÔÖÓ Ð Ñ Ø ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ Ô Ñ ÓÙ ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
È Ö Õ Ñ Ò º Û Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ º ÃÙÖÛ Å ÖÓ ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Δυναμικοί χώροι χαρακτηριστικών Επανεμφανιζόμενες έννοιες Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Προβλήματα με μεγάλο αριθμό ετικετών Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ØÓÒ Ô Ñ Ó Ø Ταξινόμηση σημασιολογικών υπηρεσιών ιστού º ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ü ÖÙÜ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ü ÖÙÜ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÒØ Ñ ÒÓ ÖÑÓ Ñ ÛÒ Ñ Õ Ò Ñ ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ô Ø ½ ¾ Æ Ò ÐÙ Ñ Ð ÔÓ Ø Ø Ñ ÒÓÙ Æ ÙØÓÑ ØÓÔÓ Ó Ò Õ Ö Ñ ÒÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ü ÖÙÜ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÒØ Ñ ÒÓ ÖÑÓ Ñ ÛÒ Ñ Õ Ò Ñ ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ô Ø ½ ¾ Æ Ò ÐÙ Ñ Ð ÔÓ Ø Ø Ñ ÒÓÙ Æ ÙØÓÑ ØÓÔÓ Ó Ò Õ Ö Ñ ÒÛÒ Ã Ñ Ò Ð ØÖÓÒ ÒØÙÔ ÑÓÖ Ð Ö email pdf ØÓ Ð Øеº ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ü ÖÙÜ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÒØ Ñ ÒÓ ÖÑÓ Ñ ÛÒ Ñ Õ Ò Ñ ÓÑ Ò Ñ ÒÓÙ Ø ô Ø ½ ¾ Æ Ò ÐÙ Ñ Ð ÔÓ Ø Ø Ñ ÒÓÙ Æ ÙØÓÑ ØÓÔÓ Ó Ò Õ Ö Ñ ÒÛÒ Ã Ñ Ò Ð ØÖÓÒ ÒØÙÔ ÑÓÖ Ð Ö email pdf ØÓ Ð Øеº Ö Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÇÑ ÓÔÓ Ñ ÒÛÒ Ü Û ÔÐ ÖÓ ÓÖ Ò Ø Ñ ÒÛÒ È ÖÐ Ý Ñ ÒÓÙ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Û ËØ Ü ÖÙÜ Ã Ñ ÒÛÒ ( ),,!,,, ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÇÖ Ñ ÈÖÓ Ð Ñ ØÓ Ã Ñ Ò d i Ø Ü C = {c 1,...,c C } ËÙÒ ÖØ Ø ÕÓ H : C È Ö Ñ Ø D = {d 1,...,d D } H(d) ÒÛ Ø d D Ì Ü ÒÓÑ Ø h : C ÔÖÓ Ø H ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÇÖ Ñ ÈÖÓ Ð Ñ ØÓ Ã Ñ Ò d i Ø Ü C = {c 1,...,c C } ËÙÒ ÖØ Ø ÕÓ H : C È Ö Ñ Ø D = {d 1,...,d D } H(d) ÒÛ Ø d D Ì Ü ÒÓÑ Ø h : C ÔÖÓ Ø H Ì Ü ÒÓÑ Ø Ô ÒÓØ Ó Ò Ö Ô Ø Ü ÒÓÑ Ø Ò ÒÛÒ Ò ÙÖÛÒ ØÙ Ø Ü ÒÓÑ Ø Ô Ö ÔØô ÛÒ Ñ Õ Ò ÒÙ Ñ ØÛÒ ÙÔÓ Ø Ö Ü ÖÑÓ Ò Ô Ñ Ø ÐÐ ÐÓ Ö spam filteringµ Ø Ü Ò Ñ ÛÒ ØÓ Ð ÛÒ Ò ÒôÖ Ù Ö º º ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
ØÓ Ø Ã Ñ ÒÛÒ Û ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
ØÓ Ø Ã Ñ ÒÛÒ Û Å Ø ØÖÓÔ ØÓÙ Ñ ÒÓÙ ÑÓÖ Ô Ü Ö Ñ Ô ØÓÙ Ð ÓÖ ÑÓÙ Ñ Õ Ò Ñ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
ØÓ Ø Ã Ñ ÒÛÒ Û Å Ø ØÖÓÔ ØÓÙ Ñ ÒÓÙ ÑÓÖ Ô Ü Ö Ñ Ô ØÓÙ Ð ÓÖ ÑÓÙ Ñ Õ Ò Ñ Ò Ñ Ø ÖÛÒ d = {w 1,...,w F } F = {f 1,...,f F } ØÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ ÖÛÒ ÔÓÙ Ñ ÒÞÓÒØ ØÓÙÐ Õ ØÓÒ Ñ ÓÖ Ø Ñ Ò w i Ñ ÒØ Ø Ø ÖÓµ ØÓÙ ÖÓÙ f i ØÓ Ñ ÒÓ ³ÇÖÓ Ð Ü bag of wordsµ Ö ººº ÖÓ TFIDF Boolean:0γιατηναπουσία,1γιατηνπαρουσίαμίαςλέξης ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Û Ø ÛÒ Û ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Û Ø ÛÒ Û Å ÐÓ Ö Ñ Ø ÛÒ ÈÖÓ Ð Ñ Ø ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø ÙÔ ÖÑÓÒØ ÐÓÔÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Û Ø ÛÒ Û Å ÐÓ Ö Ñ Ø ÛÒ ÈÖÓ Ð Ñ Ø ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø ÙÔ ÖÑÓÒØ ÐÓÔÓ Å Û Ø ÛÒ Ô F F Ñ F F º Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò F F Å Ó Ó µ ÙÕÒ Ø Ø Ñ Ò µ Ü ÓÐ ÔÐ ÖÓ ÓÖ ÔºÕº χ 2 (f k,c j )µ º Ü Û Õ Ö Ø Ö Ø ôò Ì Ñ Ð ØÓÙ F ÔÖÓ ÔØÓÙÒ Ô ÙÒ Ù ÑÓ Ñ Ø Õ Ñ Ø ÑÓ ÇÑ ÓÔÓ ÖÛÒ Ä Ò ÒÓÙ Ñ ÓÐÓ ØÓ Ø Latent Semantic Indexingµ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
È Ö Õ Ñ Ò Û º Û Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ º ÃÙÖÛ Å ÖÓ ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Δυναμικοί χώροι χαρακτηριστικών Επανεμφανιζόμενες έννοιες Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Προβλήματα με μεγάλο αριθμό ετικετών Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ØÓÒ Ô Ñ Ó Ø Ταξινόμηση σημασιολογικών υπηρεσιών ιστού º ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÊÓ Ñ ÒÛÒ blogs email news feeds Ì Ü Ò Ñ 1. Άφιξη κειμένου, 2. Πρόβλεψη, 3. Ενημέρωση του ταξινομητή(αν υπάρχει διαθέσιμη η πραγματική τάξη- π.χ. ανάδραση χρήστη) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÊÓ Ñ ÒÛÒ blogs email news feeds Ì Ü Ò Ñ 1. Άφιξη κειμένου, 2. Πρόβλεψη, 3. Ενημέρωση του ταξινομητή(αν υπάρχει διαθέσιμη η πραγματική τάξη- π.χ. ανάδραση χρήστη) ÒÒÓ ÓÐÓ Ô Ð concept driftµ À ÐÐ ÒÒÓ Ñ Ø Ü Ò ÔÖ Ð Ñ Ø Ü Ò Ñ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÊÓ Ñ ÒÛÒ blogs email news feeds Ì Ü Ò Ñ 1. Άφιξη κειμένου, 2. Πρόβλεψη, 3. Ενημέρωση του ταξινομητή(αν υπάρχει διαθέσιμη η πραγματική τάξη- π.χ. ανάδραση χρήστη) ÒÒÓ ÓÐÓ Ô Ð concept driftµ À ÐÐ ÒÒÓ Ñ Ø Ü Ò ÔÖ Ð Ñ Ø Ü Ò Ñ Παράδειγμα Ι(Spam Filtering) Ταξινομητής διήθησης ανεπιθύμητης αλληλογραφίας(spam). Τα μηνύματα spam αλλάζουν με το πέρασμα του χρόνου(σταδιακή εν. απόκλιση) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Û ÊÓ Ñ ÒÛÒ blogs email news feeds Ì Ü Ò Ñ 1. Άφιξη κειμένου, 2. Πρόβλεψη, 3. Ενημέρωση του ταξινομητή(αν υπάρχει διαθέσιμη η πραγματική τάξη- π.χ. ανάδραση χρήστη) ÒÒÓ ÓÐÓ Ô Ð concept driftµ À ÐÐ ÒÒÓ Ñ Ø Ü Ò ÔÖ Ð Ñ Ø Ü Ò Ñ Παράδειγμα Ι(Spam Filtering) Ταξινομητής διήθησης ανεπιθύμητης αλληλογραφίας(spam). Τα μηνύματα spam αλλάζουν με το πέρασμα του χρόνου(σταδιακή εν. απόκλιση) Παράδειγμα ΙΙ(News Filtering) Εξατομικευμένος ταξινομητής ειδήσεων. Διαχωρισμός αδιάφορων άρθρων. Αλλαγή των ενδιαφερόντων του χρήστη(απότομη εν. απόκλιση) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÌÓ ÈÖ Ð Ñ ØÓÙ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓÙ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÌÓ ÈÖ Ð Ñ ØÓÙ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓÙ É Ö Ø Ö Ø ôò ÃÐ ÔÖÓ Ë Òº Ô Ù Ñ ÓÙÖ ÕôÖÓÙ Õ Ö Øº Ô ÐÓ Ç Ø Ü ÒÓÑ Ø Ò Ñ ÖôÒ Ø ÐÐ Ø Õ Ö Øº Ñ ÒÓÙÒ Ø Ø ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÌÓ ÈÖ Ð Ñ ØÓÙ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓÙ É Ö Ø Ö Ø ôò ÃÐ ÔÖÓ Ë Òº Ô Ù Ñ ÓÙÖ ÕôÖÓÙ Õ Ö Øº Ô ÐÓ Ç Ø Ü ÒÓÑ Ø Ò Ñ ÖôÒ Ø ÐÐ Ø Õ Ö Øº Ñ ÒÓÙÒ Ø Ø ÈÖÓ Ð Ñ Ø ½ Ñ Ò Ò ÛÒ Ð Ü ÛÒ ÔºÕº spam filteringµ ¾ ÔÓÙ ÙÒ ÐÓÙ Ô Ù ÒÓ ÕôÖÓÙ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÔºÕº news filteringµ Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ¹ Ø Ö Ò Ø Ø Ó ÙÒ ÐÓÙ Ò Ò ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ñ Òº Ô Ð ÔºÕº news filteringµ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÌÓ ÈÖ Ð Ñ ØÓÙ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓÙ É Ö Ø Ö Ø ôò ÃÐ ÔÖÓ Ë Òº Ô Ù Ñ ÓÙÖ ÕôÖÓÙ Õ Ö Øº Ô ÐÓ Ç Ø Ü ÒÓÑ Ø Ò Ñ ÖôÒ Ø ÐÐ Ø Õ Ö Øº Ñ ÒÓÙÒ Ø Ø ÈÖÓ Ð Ñ Ø ½ Ñ Ò Ò ÛÒ Ð Ü ÛÒ ÔºÕº spam filteringµ ¾ ÔÓÙ ÙÒ ÐÓÙ Ô Ù ÒÓ ÕôÖÓÙ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÔºÕº news filteringµ Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ¹ Ø Ö Ò Ø Ø Ó ÙÒ ÐÓÙ Ò Ò ÔÓØ Ð Ñ Ø ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ñ Òº Ô Ð ÔºÕº news filteringµ Ò Å ÓÙ Ó ÓÔÓ Ø Ù ÞÓÙÒ Ñ Ô ÙÜ Ø ØÖ ÔÓ Õ Ñ ÒÓ ØÓ ÑÓÒØ ÐÓ ÔÖ Ð Ý ÐÐ ØÓ ÕôÖÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ËÙÒ Õ Ò Ò Û ØÓÙ ÙÒ ÐÓÙ Ô Ð Ñ ÒÛÒ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÖÓØ Ò Ñ Ò Å Ó Ó ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÖÓØ Ò Ñ Ò Å Ó Ó ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò º Ô ÙÜ Ø Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÔºÕº χ 2 (f k,c j ) Εφικτός ο επαυξητικός υπολογισμός Δυνατή η ενσωμάτωση νέων χαρακτηριστικών ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÖÓØ Ò Ñ Ò Å Ó Ó ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò º Ô ÙÜ Ø Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÔºÕº χ 2 (f k,c j ) Εφικτός ο επαυξητικός υπολογισμός Δυνατή η ενσωμάτωση νέων χαρακτηριστικών º Ô ÙÜ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø Ó ÓÔÓÓ ÑÔÓÖ Ò Ð ØÓÙÖ ÙÒ Ñ ÕôÖÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÔºÕº Naive Bayes Πρόβλεψη χρησιμοποιώντας μόνο συγκεκριμένα χαρακτηριστικά Δυνατή η ενσωμάτωση νέων χαρακτηριστικών ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½¾»
Ð Ö ÑÓ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ð Ö ÑÓ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò º Ò Ñ ÖÛ Ã Ñ ÒÓ Ì Ü µ Ð Ü Ð Ü Προσθήκη στο λεξικό Αρχικοποίηση(ταξινομητή & επιλογής χαρακτηριστικών) Ð Ü Ð Ü Ενημέρωση(ταξινομητή & επιλογής χαρακτηριστικών) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ð Ö ÑÓ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò º Ò Ñ ÖÛ Ã Ñ ÒÓ Ì Ü µ Ð Ü Ð Ü Προσθήκη στο λεξικό Αρχικοποίηση(ταξινομητή & επιλογής χαρακτηριστικών) Ð Ü Ð Ü Ενημέρωση(ταξινομητή & επιλογής χαρακτηριστικών) º Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÓµ Ö N Ð Ø ÖÛÒ Õ Ö Ø Ö Ø ôò Ì Ü Ò Ñ ØÛÒ N Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ SpamAssasin ¾ Ñ Ò Ñ Ø µ news ¼¼¼ Ñ Ò Ñ Ø µ ÊÓ Å Ò Ñ Ø ÛÒ ÇÑ ËÙÞ Ø ½¹ ¼¼¼ ¼¼½¹ ¼¼ ¼½¹ ¼¼¼ ÍÐ comp.pc.hardware Æ Æ ¹ comp.mac.hardware ³ÇÕ ³ÇÕ ¹ Å Õ ÒÓ Ò rec.autos Æ Æ Æ rec.motorcycles ³ÇÕ ³ÇÕ ³ÇÕ Ð Ø rec.sport.baseball Æ ¹ ¹ rec.sport.hockey ³ÇÕ ¹ ¹ Ô Ø Ñ sci.med ¹ ³ÇÕ ³ÇÕ sci.space ¹ Æ Æ ÂÖ soc.religion.christian ¹ ¹ Æ alt.atheism ¹ ¹ ³ÇÕ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ SpamAssasin ¾ Ñ Ò Ñ Ø µ news ¼¼¼ Ñ Ò Ñ Ø µ ÊÓ Å Ò Ñ Ø ÛÒ ÇÑ ËÙÞ Ø ½¹ ¼¼¼ ¼¼½¹ ¼¼ ¼½¹ ¼¼¼ ÍÐ comp.pc.hardware Æ Æ ¹ comp.mac.hardware ³ÇÕ ³ÇÕ ¹ Å Õ ÒÓ Ò rec.autos Æ Æ Æ rec.motorcycles ³ÇÕ ³ÇÕ ³ÇÕ Ð Ø rec.sport.baseball Æ ¹ ¹ rec.sport.hockey ³ÇÕ ¹ ¹ Ô Ø Ñ sci.med ¹ ³ÇÕ ³ÇÕ sci.space ¹ Æ Æ ÂÖ soc.religion.christian ¹ ¹ Æ alt.atheism ¹ ¹ ³ÇÕ Å Ó Ó ËØ Ø Ô Ðº É Ö Øºµ vs Ô Ùܺ Ô Ðº É Ö Øº ¹ IFSµ Ô ÙÜ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø SICµ vs SIC+IFSµ È Ö Ñ Ø Ñ Ö WEµ vs WE+IFSµ Μεγαλύτερα βάρη στα πιο πρόσφατα παραδείγματα à ÒÓ Ñ ÒÓ Ô Ö ÙÖÓ MWµ vs MW+IFSµ Μάθηση από το πιο πρόσφατο παράθυρο παραδειγμάτων ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ SpamAssasin ¾ Ñ Ò Ñ Ø µ news ¼¼¼ Ñ Ò Ñ Ø µ ÊÓ Å Ò Ñ Ø ÛÒ ÇÑ ËÙÞ Ø ½¹ ¼¼¼ ¼¼½¹ ¼¼ ¼½¹ ¼¼¼ ÍÐ comp.pc.hardware Æ Æ ¹ comp.mac.hardware ³ÇÕ ³ÇÕ ¹ Å Õ ÒÓ Ò rec.autos Æ Æ Æ rec.motorcycles ³ÇÕ ³ÇÕ ³ÇÕ Ð Ø rec.sport.baseball Æ ¹ ¹ rec.sport.hockey ³ÇÕ ¹ ¹ Ô Ø Ñ sci.med ¹ ³ÇÕ ³ÇÕ sci.space ¹ Æ Æ ÂÖ soc.religion.christian ¹ ¹ Æ alt.atheism ¹ ¹ ³ÇÕ Å Ó Ó ËØ Ø Ô Ðº É Ö Øºµ vs Ô Ùܺ Ô Ðº É Ö Øº ¹ IFSµ Ô ÙÜ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø SICµ vs SIC+IFSµ È Ö Ñ Ø Ñ Ö WEµ vs WE+IFSµ Μεγαλύτερα βάρη στα πιο πρόσφατα παραδείγματα à ÒÓ Ñ ÒÓ Ô Ö ÙÖÓ MWµ vs MW+IFSµ Μάθηση από το πιο πρόσφατο παράθυρο παραδειγμάτων ÍÐÓÔÓ Naive Bayes χ 2 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ÔÓØ Ð Ñ Ø ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÔÓØ Ð Ñ Ø ½»¾µ Ë ÒÓÐÓ Å Ó Ó acc auc spam SIC ½º ½º SIC+IFS ¼º¾ º ¾ MW ¼º ¾ º¼ MW+IFS ½º ¼ º WE ¾º º ¼ WE+IFS º º¼½ news SIC º¼ º SIC+IFS º½½ º MW º ½ º½¼ MW+IFS º º WE ¼º¼¼ º¼ WE+IFS º¼ º½ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÔÓØ Ð Ñ Ø ½»¾µ Ë ÒÓÐÓ Å Ó Ó acc auc spam SIC ½º ½º SIC+IFS ¼º¾ º ¾ MW ¼º ¾ º¼ MW+IFS ½º ¼ º WE ¾º º ¼ WE+IFS º º¼½ news SIC º¼ º SIC+IFS º½½ º MW º ½ º½¼ MW+IFS º º WE ¼º¼¼ º¼ WE+IFS º¼ º½ ÍÔ ÖÓÕ ØÛÒ IFS Ñ ÛÒ Ò ÛÑ ØÛ Ò ÛÒ Ð Ü ÛÒ Ø Ö Ø ÐÐ ÐÓÙ ÙÒ ÐÓÙ Ô Ð Ñ ÒÛÒ Õ Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ÔÓØ Ð Ñ Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ÔÓØ Ð Ñ Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò 1 drift drift 1 drift drift 1 drift drift 0.9 0.9 0.9 0.8 0.8 0.8 0.7 0.7 0.7 0.6 SIC 0.6 WE 0.6 MW SIC+IFS WE+IFS MW+IFS 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 Σχήμα:(news) Διακύμανση ορθότητας ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ÔÓØ Ð Ñ Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò 1 drift drift 1 drift drift 1 drift drift 0.9 0.9 0.9 0.8 0.8 0.8 0.7 0.7 0.7 0.6 SIC 0.6 WE 0.6 MW SIC+IFS WE+IFS MW+IFS 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 0.5 1201 2201 3201 4201 5201 Σχήμα:(news) Διακύμανση ορθότητας Ç IFS Ñ Ó Ó ÔÖÓ ÖÑ ÞÓÒØ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ø Ö Ø Ò Òº Ô Ð ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
PersoNews ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò Topic Hierarchy ÈÖÓ ÖÑÓ Ø Ø Ñ Ü ØÓÑ ÙÑ Ò Ò ÒÛ ÛÒ È Ö ÓÐÓ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ô ôò RSSµ È Ö ÓÐÓ Ò ôò Ñ ØÛÒ Ô Ñ Ö ÖÕ Ô ÖÙÝ ÓÖÛÒ Ö ÖÛÒ Selected Feeds Article DataBase Feed1 Feed2 FeedN Personalized News.. Classifier Feedback Personalized News myfeeds Classifier Query Results Topic 1 Classifier PersoNews Web Interface Classifier mytopics Topic 2 Selected Topics Feedback Feedback Personalized News Feedback Personalized News Feedback User ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
PersoNews ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÉôÖÓ É Ö Ø Ö Ø ôò ÊÓ ÛÒ Á Ö ÖÕ Ñ ØÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ³ ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ³ ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò ÒÒÓ ôò ÔÓÙ Õ Ö Ø ÖÞÓÙÒ Ñ Ô Ö Ø Ö Ø Ü ØÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ³ ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò ÒÒÓ ôò ÔÓÙ Õ Ö Ø ÖÞÓÙÒ Ñ Ô Ö Ø Ö Ø Ü ØÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ È Ö Ñ Áº Spam Filtering à ÔÓ ÓÑ spam Ñ ÒÙÑ ØÛÒ Ô Ò Ñ ÒÞÓÒØ Ù Ö Ñ Ò ÕÖÓÒ Ô Ö ÓÙ ÔºÕº spam Ñ Ò Ñ Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò ôö Ø ÓÖØ Ø Ñ Ø Ö µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ³ ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ô Ò Ñ Ò ÒÒÓ ôò ÔÓÙ Õ Ö Ø ÖÞÓÙÒ Ñ Ô Ö Ø Ö Ø Ü ØÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ È Ö Ñ Áº Spam Filtering à ÔÓ ÓÑ spam Ñ ÒÙÑ ØÛÒ Ô Ò Ñ ÒÞÓÒØ Ù Ö Ñ Ò ÕÖÓÒ Ô Ö ÓÙ ÔºÕº spam Ñ Ò Ñ Ø ÔÓÙ ÓÖÓ Ò ôö Ø ÓÖØ Ø Ñ Ø Ö µ È Ö Ñ ÁÁº News Filtering Ç ÕÖ Ø ÑÔÓÖ Ò Ô Ò Ø ØÓ Ò ÖÓÒ ØÓÙ Ñ Ø ÔÓÙ Ò Ö Ø Ò ØÓ Ô Ö Ð Òº ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ÈÖ Ð Ñ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾¼»
ÈÖ Ð Ñ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÃÐ ÈÖÓ ËØÓÕ ÓÙÒ Ø Ö ÓÖ ÔÖÓ ÖÑÓ ØÓÙ ÑÓÒØ ÐÓÙ Ø Ô Ó ÔÖ Ø ÓÑ Ò Ò ÙÔ ÖÕ Ü ÓÔÓ Ø ÔÖÓ Ó Ñ Ò Òô ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾¼»
ÈÖ Ð Ñ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÃÐ ÈÖÓ ËØÓÕ ÓÙÒ Ø Ö ÓÖ ÔÖÓ ÖÑÓ ØÓÙ ÑÓÒØ ÐÓÙ Ø Ô Ó ÔÖ Ø ÓÑ Ò Ò ÙÔ ÖÕ Ü ÓÔÓ Ø ÔÖÓ Ó Ñ Ò Òô ÈÖÓØ Ò Ñ Ò Ä Ø Ö ÔÖÓ Ó Ñ ÒÛÒ ÑÓÒØ ÐÛÒ Ó ÒÒÓ Ø Ü ÒÓÑ Ø ÃÐ Ø Ò Ô Ò Ñ ÒÞÓÒØ Ó ÒÒÓ ØÓÙ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾¼»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ CCP - Conceptual Clustering and Prediction à ÒØÖ Á y 15 M(y) 1 4 5 3 2 10 9 6 14 13 20 7 17 19 18 8 11 12 16 Classifier 1 Concept 1 CV3 CV1 CV2 CV5 CV4 Concept 2 Classifier 2 x M(x) CCP ½ ¾ ËÙÒ ÖØ Ñ Ø Õ Ñ Ø ÑÓ Ô ÙÜ Ø Ð Ö ÑÓ ÓÑ ÓÔÓ Ë ÒÓÐÓ Ô ÙÜ Ø ôò Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾½»
Å Ø Õ Ñ Ø Ñ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ f 1 f 2... f n B L X 1 = ( x (1,1) x (1,2) x (1,n) ) : c 1 X 2 = ( x (2,1) x (2,2) x (2,n) ) : c 2... Έστω f i {0,1} και C={C 1,C 2 } : X k = ( x (k,1) x (k,2) x (k,n) ) : c k Z = ( z 1 z 2 z n ) P(f 1 =v c) για κάθε v,c { P(f 1 =0 C 1 ), P(f 1 =0 C 2 ), P(f 1 =1 C 1 ), P(f 1 =1 C 2 ) } È Ö Ñ Αν οι πιθανότητες P(cpu = 1 interesting) & P(monitor = 1 interesting) σε δύο δέσμες είναι υψηλές θα μπορούσαμε να υποθέσουμε ότι επικρατούν οι ίδιες ή παρόμοιες έννοιες(π.χ. όπου τα άρθρα με θέμα τους υπολογιστές θεωρούνται ενδιαφέροντα). ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ù & Ì Ü Ò Ñ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ "#$%&' 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 - %%&.& /&0.1$' "2#&' ",#,134#.53.12% CV1 CV3 CV2 CV4 CV1 ()*+, %%&., ()*+, %%&., / - 1 / - 2 6,7.%&)438' h 1 h 2 Ô Ù Ç Ø Ü ÒÓÑ Ø ÒÒÓ Ô Ø Ô Ø ÒØ ØÓ Õ Ñ Ì Ü Ò Ñ ½º Ò ÒôÖ ÓÑ» ÒÒÓ ¾º Ò ØÓÒ Ø ÐÐ ÐÓ Ø Ü ÒÓÑ Ø ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ spam - SpamAssasin elist Μηνύματα 0-300 300-600 600-900 900-1200 1200-1500 medicine + + + space + + baseball + + Εννοια 1 2 1 2 1 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ elist ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ elist ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ Ì Òº Ò Ñ Ø ØÛÒ ÑôÒ ÔÓÙ Ò ÓÙÒ Ø ÒÒÓ ØÓÔÓ ØÓ ÒØ Ø ÓÑ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ elist ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ Ì Òº Ò Ñ Ø ØÛÒ ÑôÒ ÔÓÙ Ò ÓÙÒ Ø ÒÒÓ ØÓÔÓ ØÓ ÒØ Ø ÓÑ ½º Ñ ÓÙÖ Òº ÒÙ Ñ ØÛÒ ¾º ÖÑÓ Ð ÓÖº ÓÑ ÓÔÓ k-means EMµ ËÛ Ø ÒØ ØÓÕ ÓÑ ÛÒ ÒÒÓ ôò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ elist ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ Ì Òº Ò Ñ Ø ØÛÒ ÑôÒ ÔÓÙ Ò ÓÙÒ Ø ÒÒÓ ØÓÔÓ ØÓ ÒØ Ø ÓÑ ½º Ñ ÓÙÖ Òº ÒÙ Ñ ØÛÒ ¾º ÖÑÓ Ð ÓÖº ÓÑ ÓÔÓ k-means EMµ ËÛ Ø ÒØ ØÓÕ ÓÑ ÛÒ ÒÒÓ ôò 1 4 2 3 Cluster Cluster 2 Cluster 1 1 0 0 5 10 15 20 25 30 Conceptual Vector 0 0 10 20 30 Conceptual Vector 0 0 10 20 30 Conceptual Vector elistµ k¹means k = 2 elistµ k¹means k = 5 elistµ Å Σχήμα:( Εννοια1, Εννοια2) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ spam ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ spam 4 9 2 8 3 7 6 Cluster 2 Cluster 5 4 Cluster 1 3 1 2 1 0 0 50 100 150 200 0 0 50 100 150 200 0 0 50 100 150 200 Conceptual Vectors Conceptual Vectors Conceptual Vectors spamµ k¹means k = 5 spamµ k¹means k = 10 spamµ Å ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Ü ÓÐ ËÙÒ ÖØ Å Ø Õ Ñ Ø ÑÓ spam 4 9 2 8 3 7 6 Cluster 2 Cluster 5 4 Cluster 1 3 1 2 1 0 0 50 100 150 200 0 0 50 100 150 200 0 0 50 100 150 200 Conceptual Vectors Conceptual Vectors Conceptual Vectors spamµ k¹means k = 5 spamµ k¹means k = 10 spamµ Å ³ ÒÓ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ ÒÛÒ ÒÒÓ ôò ³ÇÑÓ ÓÖ ÒÛ Ô ØÓÙ ÓÑ ÓÔÓ Ø Αξιοποίηση στην ταξινόμηση ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ü ÓÐ ÈÐ ÓÙ Ì Ü Ò Ñ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ËØ ÕÓ Å Ð Ø Ø Ô Ó ØÓÙ CCP Õ Ñ ÐÐ Ñ ÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ñ Ô Òº ÒÒÓ ÕÛÖ Ô Òº ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ü ÓÐ ÈÐ ÓÙ Ì Ü Ò Ñ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ËØ ÕÓ Å Ð Ø Ø Ô Ó ØÓÙ CCP Õ Ñ ÐÐ Ñ ÓÙ ÔÖÓ Ð Ñ Ø Ñ Ô Òº ÒÒÓ ÕÛÖ Ô Òº ÒÒÓ Å Ó Ó ÔÐ Ô ÙÜ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø Ã ÒÓ Ñ Ò È Ö ÙÖ È Ö Ñ Ø Ñ Ö Ì Ü ÒÓÑ Ø Ñ Ô Ò Ô Ù b Ô Ö Ñ Ø ÙÒ Ñ ËØ Ñ Ñ Ò ÈÐ ÓÝ Dynamic Weighted Majorityµ CCP Leader-Follower & Naive Bayes Oracle(Τέλεια Ομαδοποίηση) & Naive Bayes ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ elist Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ elist Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Å Ó Ó Ì Ü ÒÓѺ ÇÖ Óغ Ö º Ò Ðº F ÉÖ ÒÓ secµ Simple Incremental Æ ¼º ¼º ½¾ ¼º ¼º ¼ ½º Batch Learner (b=50) Æ ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º ½ ¼º ¾½ ½º Batch Learner (b=50) SVM ¼º ½ ¼º ¼º ¾½ ¼º ¾ ¾º¼ Batch Learner (b=100) Æ ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º ¼ ¼º ¾ ½º ¾¾ Batch Learner (b=100) SVM ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º ½ ½º ¼ Batch Learner (b=200) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¾ ¼º ½º Batch Learner (b=200) SVM ¼º ¼º ¼ ¼º ¼º ¾º¼ Moving Window (w=50) Æ ¼º ¾ ¼º ¾ ¼º ½ ¼º ½ ¾º ¼ Moving Window (w=100) Æ ¼º ¼º ¼º ¾ ¼º ¾º Moving Window (w=200) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º ¾º ¼½ Weighted Examples Æ ¼º ¼º ¼º ¼¾ ¼º ½º ¼ Dyn. Weight. Majority Æ ¼º ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º º¾ CCP (Leader-Follower) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º¼ CCP (Oracle) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º¼ ¼ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ elist Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Å Ó Ó Ì Ü ÒÓѺ ÇÖ Óغ Ö º Ò Ðº F ÉÖ ÒÓ secµ Simple Incremental Æ ¼º ¼º ½¾ ¼º ¼º ¼ ½º Batch Learner (b=50) Æ ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º ½ ¼º ¾½ ½º Batch Learner (b=50) SVM ¼º ½ ¼º ¼º ¾½ ¼º ¾ ¾º¼ Batch Learner (b=100) Æ ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º ¼ ¼º ¾ ½º ¾¾ Batch Learner (b=100) SVM ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º ½ ½º ¼ Batch Learner (b=200) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¾ ¼º ½º Batch Learner (b=200) SVM ¼º ¼º ¼ ¼º ¼º ¾º¼ Moving Window (w=50) Æ ¼º ¾ ¼º ¾ ¼º ½ ¼º ½ ¾º ¼ Moving Window (w=100) Æ ¼º ¼º ¼º ¾ ¼º ¾º Moving Window (w=200) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º ¾º ¼½ Weighted Examples Æ ¼º ¼º ¼º ¼¾ ¼º ½º ¼ Dyn. Weight. Majority Æ ¼º ¼º ¼ ¼º ¾ ¼º º¾ CCP (Leader-Follower) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º¼ CCP (Oracle) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º¼ ¼ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ò ÒôÖ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ ÒÛÒ ÒÒÓ ôò Ô Ó Oracle ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ spam Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ spam Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Å Ó Ó Ì Ü Ò Ñº ÇÖ º Ö º Ò Ðº F ÉÖ ÒÓ secµ Simple Incremental Æ ¼º ½¾ ¼º ¼ ¼º ¼º ¾ º Batch Learner (b=50) Æ ¼º ¼ ¼º ½ ¼º ¼º º ½ Batch Learner (b=50) SVM ¼º ½ ¼º ¾¼ ¼º ¼º º¼ Batch Learner (b=100) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º Batch Learner (b=100) SVM ¼º ¼º ¼º ¼º º½¾ Batch Learner (b=200) Æ ¼º ¼º ½ ¼º ¾ ¼º½½¼ º Batch Learner (b=200) SVM ¼º ½ ¼º ¼º ¼ ¼º ¾ º½ Moving Window (w=50) Æ ¼º ½ ¼º ½½ ¼º ¾ ¼º ½ º½¼¾ Moving Window (w=100) Æ ¼º ½ ¼º ¼¾ ¼º ¼ ¼º ½ º¾¾½ Moving Window (w=200) Æ ¼º ¾½ ¼º ½ ¼º ¼½ ¼º º Weighted Examples Æ ¼º ¾½ ¼º ¼º ¼º ¼ º Dyn. Weight. Majority Æ ¼º ½ ¼º ¼º ½ ¼º º CCP (Leader-Follower) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º º ¼ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø Ì Ü Ò Ñ spam Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Å Ó Ó Ì Ü Ò Ñº ÇÖ º Ö º Ò Ðº F ÉÖ ÒÓ secµ Simple Incremental Æ ¼º ½¾ ¼º ¼ ¼º ¼º ¾ º Batch Learner (b=50) Æ ¼º ¼ ¼º ½ ¼º ¼º º ½ Batch Learner (b=50) SVM ¼º ½ ¼º ¾¼ ¼º ¼º º¼ Batch Learner (b=100) Æ ¼º ¼º ¼º ¼º º Batch Learner (b=100) SVM ¼º ¼º ¼º ¼º º½¾ Batch Learner (b=200) Æ ¼º ¼º ½ ¼º ¾ ¼º½½¼ º Batch Learner (b=200) SVM ¼º ½ ¼º ¼º ¼ ¼º ¾ º½ Moving Window (w=50) Æ ¼º ½ ¼º ½½ ¼º ¾ ¼º ½ º½¼¾ Moving Window (w=100) Æ ¼º ½ ¼º ¼¾ ¼º ¼ ¼º ½ º¾¾½ Moving Window (w=200) Æ ¼º ¾½ ¼º ½ ¼º ¼½ ¼º º Weighted Examples Æ ¼º ¾½ ¼º ¼º ¼º ¼ º Dyn. Weight. Majority Æ ¼º ½ ¼º ¼º ½ ¼º º CCP (Leader-Follower) Æ ¼º ¾ ¼º ¼º ¼º º ¼ Á ÒÓÔÓ Ø Ô Ó ÓÑ Ò ÕÛÖ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ë ÒÓÝ Ë ÒÓÝ Ò Ø Ø Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ ½ ¾ ÙÒ Ñ Ó ÕôÖÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò Επαυξητική επιλογή χαρακτηριστικών(ifs) Αποτελεσματική αντιμετώπιση εν. απόκλισης Εφαρμογή σε ένα προσαρμοστικό σύστημα ανάγνωσης ειδήσεων Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ Αναγνώριση εννοιών μέσω ομαδοποίησης(ccp) Βελτίωση ορθότητας πρόβλεψης ËÕ Ø Ö 1 I. Katakis, G. Tsoumakas, E. Banos, N. Bassiliades, I. Vlahavas, An Adaptive Personalized News Dissemination System, Journal of Intelligent Information Systems, 32(2), Springer, 2009. 2 I. Katakis, G. Tsoumakas, I. Vlahavas, Tracking Recurring Contexts using Ensemble Classifiers: An Application to Email Filtering, Knowledge and Information Systems, Springer, 2010. ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Õ Ñ Ò º Û Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ º ÃÙÖÛ Å ÖÓ ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Δυναμικοί χώροι χαρακτηριστικών Επανεμφανιζόμενες έννοιες Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Προβλήματα με μεγάλο αριθμό ετικετών Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ØÓÒ Ô Ñ Ó Ø Ταξινόμηση σημασιολογικών υπηρεσιών ιστού º ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Û Û Ì Ü Ò Ñ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ì ÓÑ Ò Õ ØÞÓÒØ Ñ Ò ÒÓÐÓ Ô Ø Ü Ø Ø µ ËÙÕÒ Ò Ñ ÒÓ Ø Ò Ø Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Û Û Ì Ü Ò Ñ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ì ÓÑ Ò Õ ØÞÓÒØ Ñ Ò ÒÓÐÓ Ô Ø Ü Ø Ø µ ËÙÕÒ Ò Ñ ÒÓ Ø Ò Ø Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ È Ö Ñ Οικονοµία Αυτοκίνητο ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ RAkEL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ RAkEL Å Ó Ó ÙÒ ÑÓ ÙÒ ÐÓÙ Ø ØôÒ Label Powerset - LPµ à ÙÒ Ù Ñ Ø ØôÒ ØÓ ÒÓÐÓ Ô Ö Ñ ØÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ò Ø Ü Ô Ù Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø ÑÓÒ Ø Ø ØÓ Ò Ó ÒÓÐÓ Ø Ü ÛÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ RAkEL Å Ó Ó ÙÒ ÑÓ ÙÒ ÐÓÙ Ø ØôÒ Label Powerset - LPµ à ÙÒ Ù Ñ Ø ØôÒ ØÓ ÒÓÐÓ Ô Ö Ñ ØÛÒ ÔÓØ Ð Ñ Ò Ø Ü Ô Ù Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø ÑÓÒ Ø Ø ØÓ Ò Ó ÒÓÐÓ Ø Ü ÛÒ Å ÐÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Å ÐÓ Ö Ñ Ø Ü ÛÒ ÔÓÐÙÔÐÓ Ø Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø ÑÓÒ Ø Ø µ Ò ÓÖÖÓÔ Ô Ö Ñ ØÛÒ Ø Ø Ü Ö ÔÖ Ð Ý µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÌÙÕ ÍÔÓ ÒÓÐ ¹ RAkELµ RAndom k LabELsets ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÌÙÕ ÍÔÓ ÒÓÐ ¹ RAkELµ RAndom k LabELsets à ÒØÖ Ô ØÓÙ ÖÕ Ó ÙÒ ÐÓÙ Ø ØôÒ Ñ Ö Ø Ö ÙÔÓ ÒÓÐ Ñ ÓÙ kµ Ò ØÓÙ Ü ÕÛÖ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ LPµº Ñ ÓÙÖ Ü ÒÛÒ Ô ÐÙÔØ Ñ ÒÛÒ ÙÔÓ ÙÒ ÐÛÒº ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÌÙÕ ÍÔÓ ÒÓÐ ¹ RAkELµ RAndom k LabELsets à ÒØÖ Ô ØÓÙ ÖÕ Ó ÙÒ ÐÓÙ Ø ØôÒ Ñ Ö Ø Ö ÙÔÓ ÒÓÐ Ñ ÓÙ kµ Ò ØÓÙ Ü ÕÛÖ Ø Ø Ü ÒÓÑ Ø ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ LPµº Ñ ÓÙÖ Ü ÒÛÒ Ô ÐÙÔØ Ñ ÒÛÒ ÙÔÓ ÙÒ ÐÛÒº ÈÐ ÓÒ Ø Ñ ¹ Ö ÈÖ Ð Ý ½ ¾ Å Ö Ø ÖÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Ø Ü ÒÓÑ Ø ÇÑ Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ Ô ÐÙÔØ Ñ Ò ÙÔÓ ÒÓÐ µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Ó Ó Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Ó Ó Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL Ò ÍÔÓ ÒÓÐ RAkEL d µ k = 3 9 1, 9 9 2, 3, 9 4, 9 9 9 9 5, 6, 7, 8 9 1, 9 3, 9 8 9 2, 9 4, 9 7 9 5, 9 6 x h 1 x h 2 x h 3 9 3 9 4, 9 7 9 5 :;<=>? @A BC< ;DE ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Å Ó Ó Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL Ò ÍÔÓ ÒÓÐ RAkEL d µ k = 3 F 1, F F 2, 3, F 4, F F F F 5, 6, 7, 8 F 1, F 3, F 8 F 2, F 4, F 7 F 5, F 6 x h 1 x h 2 x h 3 F 3 F 4, F 7 F 5 GHIJKL MN OPI HQR Ô ÐÙÔØ Ñ Ò ÍÔÓ ÒÓÐ RAkEL o ) k = 3, m = 6 S 1, S 5, S 6 S 2, S 4, S 6 S 5, S S 6, 7 S 1, S 3, S 8 S 2, S 4, S 7 S 1, S S 7, 8 x h 1 x h 2 x h 3 S 6 2, S 4 S6 : 2/3 > 0.5 T UVSW XY S S 6, S 7 x h 4 x h 5 x h 6 S 3 S 2, S 4, S 7 S 8 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ RAkEL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ RAkEL ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ ÐØÛ ØÓÙ LP Ô ÖÖÓ Ô Ö Ñ ØÖÛÒ k m Ë Ö Ñ ÐÐ Ñ ÓÙ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ RAkEL ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ ÐØÛ ØÓÙ LP Ô ÖÖÓ Ô Ö Ñ ØÖÛÒ k m Ë Ö Ñ ÐÐ Ñ ÓÙ Å Ó Ó LP(C4.5), RAkEL d (LP), RAkEL o (LP), MLkNN, BPMLL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ RAkEL ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ ÐØÛ ØÓÙ LP Ô ÖÖÓ Ô Ö Ñ ØÖÛÒ k m Ë Ö Ñ ÐÐ Ñ ÓÙ Å Ó Ó LP(C4.5), RAkEL d (LP), RAkEL o (LP), MLkNN, BPMLL Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ ÒÓÐÓ Ô Ö º Õ Ö Øº Ø Ø Åµ scene (image) ¾ ¼ ¾ yeast (biology) ¾ ½ ½¼ ½ tmc2007 (text) ¾ ¼ ¼ ¾¾ medical (text) ½ enron (text) ½ ¼¾ ½¼¼½ mediamill (video) ¼ ½¾¼ ½¼½ rcv1 (text) ¼¼¼ ¾ ½¼½ bibtex (text) ½ ½ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL d ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL d F) v st rhj u n m j ( LP p k o j q h i k g h j lmn % 30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 0 yeast bibtex enron mediamill tmc rcv1 medical scene -3 M/10 2M/10 3M/10 4M/10 5M/10 6M/10 7M/10 8M/10 9M/10 Z[\]^_` a b_c a def_ a (k) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL d F) Š ( LP ˆ Œ Ž ˆ Š % 30 27 24 21 18 15 12 9 6 3 0 yeast bibtex enron mediamill tmc rcv1 medical scene -3 M/10 2M/10 3M/10 4M/10 5M/10 6M/10 7M/10 8M/10 9M/10 wxyz{ } ~ ~ ƒ ~ (k) Σημαντική βελτίωση του LP, μείωση k αύξηση βελτίωσης Διάσπαση σε μικρά υποσύνολα Μεγαλύτερη βελτίωση σε σύνολα με μεγάλο αριθμό ετικετών ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL o ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL o 45 40 F) 40 35 30 ( 25 LP ª«% 20 15 10 5 0 yeast bibtex enron mediamill tmc rcv1 medical scene 2 3 4 5 6 7 8 9 10 š œ žÿ (k) F) ÌÍ ÊË É Á Å ÄÁ ( LP Á ÇÈ ÂÆ Â ÃÄÅ ¾ ÀÁ % 30 20 10 0-10 -20-30 -40-50 -60 yeast bibtex mediamill reuters ±²³ µ µ ¹º»¼½¹ (m) tmc medical enron scene M/5 2M/5 3M/5 4M/5 5M/5 6M/5 7M/5 8M/5 9M/5 10M/5 (m = 2M) (k = 3) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ RAkEL ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ RAkEL o 45 40 F) éê çè æüþ â áþ 40 35 30 ( 25 LP äå Þ ßã Ü ß àáâ Û ÜÝÞ % 20 15 10 5 0 yeast bibtex enron mediamill tmc rcv1 medical scene 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ÎÏÐÑÒÓÔ Õ ÖÓ Õ ØÙÚÓ Õ (k) 30 20 ùû 10 ÿ þû 0 ( LP -10 ü û ù -20 ü ýþÿ -30 ø ùúû -40-50 -60 F) % ëìíîïðñ ïòóôõö ó (m) yeast tmc bibtex medical mediamill enron reuters scene M/5 2M/5 3M/5 4M/5 5M/5 6M/5 7M/5 8M/5 9M/5 10M/5 (m = 2M) (k = 3) Μεγαλύτερη βελτίωση του LP, αύξηση k αύξηση βελτίωσης Περισσότερες ψήφοι ανά ετικέτα Αύξηση m αύξηση βελτίωσης(σταθεροποίηση m = M) Προτιμητέαηαύξησητου mαντίτου k ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ËÙ Ö Ø RAkEL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ËÙ Ö Ø RAkEL Å ØÖ F Ë ÒÓÐÓ RAkEL d RAkEL o MLkNN BPMLL scene ¼º ¼º ¼º ¾ ¼º ¾¼ yeast ¼º ¼º ¼ ¼º ½ ¼º tmc2007 ¼º ½ ¼º ¼º ¼º ½ medical ¼º ¼ ¼º ¼º ¼ ¼º enron ¼º ½¾ ¼º ¼º ¼º ¾ mediamill ¼º ¼º ½ ¼º ¼º ¼½ reuters ¼º½¾½ ¼º½¾ ¼º½¼ ¼º¼ bibtex ¼º ¼º ¼º¾ ¾ ¼º ¼ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ËÙ Ö Ø RAkEL Å ØÖ F Ë ÒÓÐÓ RAkEL d RAkEL o MLkNN BPMLL scene ¼º ¼º ¼º ¾ ¼º ¾¼ yeast ¼º ¼º ¼ ¼º ½ ¼º tmc2007 ¼º ½ ¼º ¼º ¼º ½ medical ¼º ¼ ¼º ¼º ¼ ¼º enron ¼º ½¾ ¼º ¼º ¼º ¾ mediamill ¼º ¼º ½ ¼º ¼º ¼½ reuters ¼º½¾½ ¼º½¾ ¼º½¼ ¼º¼ bibtex ¼º ¼º ¼º¾ ¾ ¼º ¼ RAkEL d k = 3µ RAkEL o k = 3 m = 2Mµ RAkEL o >(MLkNN, BPMLL) ÒÓÐ RAkEL d >MLkNN ÒÓÐ RAkEL d BPMLL ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ HOMER ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ HOMER Å Ó Ó Ù ÙÒ Binary Relevance - BRµ ³ Ò Ù Ø Ü ÒÓÑ Ø Ø Ø λ i λ i µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ HOMER Å Ó Ó Ù ÙÒ Binary Relevance - BRµ ³ Ò Ù Ø Ü ÒÓÑ Ø Ø Ø λ i λ i µ Å ÐÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Å ÐÓ Ö Ñ Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ ÕÖ ÒÓ Ô Ù Ø Ü Ò Ñºµ Ò ÓÖÖÓÔ Ô Ö Ñ ØÛÒ Ø Ø Ü Ö ÔÖ Ð Ý µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER HOMER - Hierarchy Of MultiLabel ClassifiERs ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER HOMER - Hierarchy Of MultiLabel ClassifiERs à ÒØÖ Á Ç Ñ Ø Õ Ñ Ø Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ñ Ñ ÐÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Ò ÒÓÐÓ Ö ÖÕ ÓÑ Ñ ÒÛÒ ÔÐÓ Ø ÖÛÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒº ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER HOMER - Hierarchy Of MultiLabel ClassifiERs à ÒØÖ Á Ç Ñ Ø Õ Ñ Ø Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ñ Ñ ÐÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Ò ÒÓÐÓ Ö ÖÕ ÓÑ Ñ ÒÛÒ ÔÐÓ Ø ÖÛÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒº ËØ Ó ½º Á Ö ÖÕ ÓÖ ÒÛ Ø ØôÒ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 1 1, 6, 8 2 4, 5, 2 3 7, 3 1 6 8 4 5 2 7 3 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER HOMER - Hierarchy Of MultiLabel ClassifiERs à ÒØÖ Á Ç Ñ Ø Õ Ñ Ø Ñ Ò ÔÖÓ Ð Ñ ØÓ Ø Ü Ò Ñ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ñ Ñ ÐÓ Ö Ñ Ø ØôÒ Ò ÒÓÐÓ Ö ÖÕ ÓÑ Ñ ÒÛÒ ÔÐÓ Ø ÖÛÒ ÔÖÓ Ð Ñ ØÛÒº ËØ Ó ½º Á Ö ÖÕ ÓÖ ÒÛ Ø ØôÒ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 1 1, 6, 8 2 4, 5, 2 3 7, 3 1 6 8 4 5 2 7 3 k Ñ Ð Û Å Ø ¹ Ø Ø µ n Ö Þ Ø Ò ÒÛ ØÛÒ Ø ØôÒ ØÓÙ Ñ ÓÙ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Á Ö ÖÕ Ì Ü ÒÓÑ ØôÒ HOMER ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Á Ö ÖÕ Ì Ü ÒÓÑ ØôÒ HOMER ËØ Ó ¾º Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø ÛØ Ö Ñ Ó 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 x h 0 1 1, 6, 8 2 4, 5, 2 3 7, 3 h 1 h 2 h 3 1 6 8 4 5 2 7 3 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Á Ö ÖÕ Ì Ü ÒÓÑ ØôÒ HOMER ËØ Ó ¾º Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø ÛØ Ö Ñ Ó 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 x h 0 1 1, 6, 8 2 4, 5, 2 3 7, 3 h 1 h 2 h 3 1 6 8 4 5 2 7 3 ÈÐ ÓÒ Ø Ñ Ø ½ ¾ Χρόνος ταξινόμησης- Κλήση ελάχιστων ταξινομητών της ιεραρχίας Ακρίβεια πρόβλεψης- Ισορροπημένα παραδείγματα για κάθε ταξινομητή Χρόνος εκπαίδευσης- Μικρότερα συν. δεδομένων στους κόμβους ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÑÓ Ö Ñ Ø ØôÒ ½»¾µ HOMER ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÑÓ Ö Ñ Ø ØôÒ ½»¾µ HOMER ÈÖ Ð Ñ Å ÔÓ ÓÒ ØÖ ÔÓ ÔÖ Ô Ò ÑÓ Ö ÞÓÒØ Ó Ø Ø ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÑÓ Ö Ñ Ø ØôÒ ½»¾µ HOMER ÈÖ Ð Ñ Å ÔÓ ÓÒ ØÖ ÔÓ ÔÖ Ô Ò ÑÓ Ö ÞÓÒØ Ó Ø Ø ÃÖ Ø Ö ½ ¾ ÇÑÓ Ø Ø Ø Ø Ø Ø ÓÑ Πρόβλεψη λιγότερων μετα-ετικετών Κλήση λιγότερων ταξινομητών Μικρότεροι χρόνοι ταξινόμησης Ç ÓÑ ÔÖ Ô Ò Ò ÓÑ Ισορροπημένη κατανομή παραδειγμάτων για κάθε μετα-ετικέτα Βελτίωση ποιότητας πρόβλεψης ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÑÓ Ö Ñ Ø ØôÒ ¾»¾µ HOMER ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÑÓ Ö Ñ Ø ØôÒ ¾»¾µ HOMER Á ÓÖÖÓÔ Ñ Ò ÇÑ ÓÔÓ k¹ñ ÛÒ (Balanced k-means) Ô Ø ØÓÙ k¹ñ ÛÒ ÇÑ ÓÙ Ö ÑÓ Ø ØôÒ Ø Ö Ø Ü ÒÓÑ Ñ Ò Ð Ø Ø ØôÒ Û ÔÖÓ Ø Ò ÓÑÓ Ø Ø Ñ ØÓ ÒØÖÓ Ë Ô ÖÔØÛ ÙÔ ÖÕ Ð Ñ Ø ÓÖ Ø Ô Ó ÔÓÑ ÖÙ Ñ Ò Ø Ø Ø Ò Ñ Û ÓÑÓ Ø Ö ÓÑ ÇÑÓ Ø Ø ÃÓ Ò Ñ Ò ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ HOMER ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ HOMER ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ HOMER+BR ÐØÛ ØÓÙ BR Ö ÕÖ ÒÓ µ Ü ÓÐ Ñ ÛÒ ÑÓ Ö ÑÓ Ø ØôÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ HOMER ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ HOMER+BR ÐØÛ ØÓÙ BR Ö ÕÖ ÒÓ µ Ü ÓÐ Ñ ÛÒ ÑÓ Ö ÑÓ Ø ØôÒ Å Ó Ó BR Ù ËÙÒ ¹ Ì Ü ÒÓÑ Ø Naive Bayes HOMER BRµ HOMER-B: Ισορροπημένη ομαδοποίηση k-μέσων HOMER-K: Ομαδοποίηση k-μέσων(μελέτη παράγοντα ομοιότητας) HOMER-R: Ισομεγέθεις ομάδες- τυχαίος διαμοιρασμός(μελέτη παράγ. ισομεγεθών ομάδων) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ HOMER ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ½ ¾ Å Ó Ó HOMER+BR ÐØÛ ØÓÙ BR Ö ÕÖ ÒÓ µ Ü ÓÐ Ñ ÛÒ ÑÓ Ö ÑÓ Ø ØôÒ BR Ù ËÙÒ ¹ Ì Ü ÒÓÑ Ø Naive Bayes HOMER BRµ HOMER-B: Ισορροπημένη ομαδοποίηση k-μέσων HOMER-K: Ομαδοποίηση k-μέσων(μελέτη παράγοντα ομοιότητας) HOMER-R: Ισομεγέθεις ομάδες- τυχαίος διαμοιρασμός(μελέτη παράγ. ισομεγεθών ομάδων) Ë ÒÓÐ ÓÑ ÒÛÒ σύνολο παραδείγμ. χαρακτ. ετικέτες delicious (text) 16105 500 983 mediamill (video) 43907 120 101 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ Ö ÈÖ Ð Ý ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ Ö ÈÖ Ð Ý 0.30 0.50 0.45 0.25 0.40 F-Measure 0.20 0.15 0.10 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR F-Measure 0.35 0.30 0.25 0.20 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR 0.15 0.05 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) 0.10 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ Ö ÈÖ Ð Ý 0.30 0.50 0.45 0.25 0.40 F-Measure 0.20 0.15 0.10 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR F-Measure 0.35 0.30 0.25 0.20 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR 0.15 0.05 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) 0.10 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill HOMER-x>BR Αντιμετώπιση προβλήματος ανισορροπίας deliciousµ HOMER-B>HOMER-R>HOMER-K mediamillµ HOMER-K>HOMER-B>HOMER-R ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ô Ù ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ô Ù 250 200 20 15 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR Training Time 150 100 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR Training Time 10 50 5 0 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) 0 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ô Ù 250 200 20 15 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR Training Time 150 100 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR Training Time 10 50 5 0 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) 0 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill deliciousµ BR>HOMER-x Μεγάλος αριθμός ταξινομητών Διαμοιρασμός δεδομένων mediamillµ HOMER-R HOMER-B> BR > HOMER-K Λιγότερα δεδομένα εκπαίδευσης ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ì Ü Ò Ñ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ì Ü Ò Ñ 70 10 60 9 Classification Time 50 40 30 20 10 0 HOMER-B HOMER-K HOMER-R 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) BR Classification Time 8 7 6 5 4 3 2 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÉÖ ÒÓ Ì Ü Ò Ñ 70 10 60 9 Classification Time 50 40 30 20 10 0 HOMER-B HOMER-K HOMER-R 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) BR Classification Time 8 7 6 5 4 3 2 HOMER-B HOMER-K HOMER-R BR 2 3 4 5 6 7 8 Branching Factor (k ) delicious mediamill HOMER-x > BR Ενεργοποίηση μικρού αριθμού ταξινομητών ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Ë ÒÓÝ Ò Ø Ø Ë ÒÓÝ Ò Ø Ø Ì Ü Ò Ñ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ Ñ ÐÓÙ Ö ÑÓ Ø ØôÒ ½ ¾ ÌÙÕ ÙÔÓ ÒÓÐ RAkELµ Βελτίωση ακρίβειας πρόβλεψης του LP Ανταγωνιστική ακρίβεια πρόβλεψης σε σχέση με ταξινομητές υψηλής ακρίβειας Á Ö ÖÕ ÓÖ ÒÛ Ø ØôÒ HOMERµ Βελτίωση ακρίβειας πρόβλεψης του BR Βελτίωση χρόνου ταξινόμησης ËÕ Ø Ö 1 G. Tsoumakas, I. Katakis, I. Vlahavas, Random k-labelsets for multi-label classification, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2011. 2 G. Tsoumakas, I. Katakis, I. Vlahavas, Effective and Efficient Multilabel Classification in Domains with Large Number of Labels, Proc. ECML/PKDD 2008 Workshop on Mining Multidimensional Data (MMD 08), pages 30-44, Antwerp, Belgium, 2008. ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø È Ö Õ Ñ Ò º Û Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ º ÃÙÖÛ Å ÖÓ ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Δυναμικοί χώροι χαρακτηριστικών Επανεμφανιζόμενες έννοιες Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Προβλήματα με μεγάλο αριθμό ετικετών Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ØÓÒ Ô Ñ Ó Ø Ταξινόμηση σημασιολογικών υπηρεσιών ιστού º ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ë Ñ ÓÐÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ë Ñ ÓÐÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Web Services - WSµ ÖÑÓ ÐÓ Ñ µ ÔÓÙ ÔÖÓ ÓÖÞÓÒØ Ô Ò URL ÔÓ ØÓÐ Ð Ý Ñ ÒÙÑ ØÛÒ Αποστολή μηνυμάτων εισόδου της υπηρεσίας Λήψη μηνυμάτων εξόδου(αποτελέσματα) ÈÖ ØÙÔ Ø XML Ø Ò Περιγραφή(WSDL), δημοσίευση(uddi), κλήση(soap) Τίτλος Βιβλίου (είσοδος) ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΙΣΤΟΥ Κόστος (έξοδος) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ë Ñ ÓÐÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Web Services - WSµ ÖÑÓ ÐÓ Ñ µ ÔÓÙ ÔÖÓ ÓÖÞÓÒØ Ô Ò URL ÔÓ ØÓÐ Ð Ý Ñ ÒÙÑ ØÛÒ Αποστολή μηνυμάτων εισόδου της υπηρεσίας Λήψη μηνυμάτων εξόδου(αποτελέσματα) ÈÖ ØÙÔ Ø XML Ø Ò Περιγραφή(WSDL), δημοσίευση(uddi), κλήση(soap) Τίτλος Βιβλίου (είσοδος) ΥΠΗΡΕΣΙΑ ΙΣΤΟΥ Κόστος (έξοδος) Ë Ñ ÓÐÓ ÍÔ Ö Á ØÓ Semantic WS - SWSµ Ô Ñ Û ÛÒ» Ü ÛÒ Ñ ÒÒÓ ÓÒØÓÐÓ ôò Ã Ø Ò Ô Ñ Õ Ò ÙØÓÑ ØÓÔÓ Õ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÈÖ Ð Ñ ÃÒ ØÖÓ Ã ÒØÖ Á Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÈÖ Ð Ñ ÃÒ ØÖÓ Ã ÒØÖ Á Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÈÖ Ð Ñ ÙØ Ñ Ø Ø Ü Ò Ñ SWS Ô ÖÑÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÈÖ Ð Ñ ÃÒ ØÖÓ Ã ÒØÖ Á Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÈÖ Ð Ñ ÙØ Ñ Ø Ø Ü Ò Ñ SWS Ô ÖÑÓ ÃÒ ØÖÓ Ü ÓÔÓ Ø Ò Ò ÐÙÝ Ò Õ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÈÖ Ð Ñ ÃÒ ØÖÓ Ã ÒØÖ Á Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÈÖ Ð Ñ ÙØ Ñ Ø Ø Ü Ò Ñ SWS Ô ÖÑÓ ÃÒ ØÖÓ Ü ÓÔÓ Ø Ò Ò ÐÙÝ Ò Õ Ö Ã ÒØÖ Á À Ò Ô Ö Ø ØÛÒ Ô Ö Ö ôò ØÛÒ ÙÔ Ö ôò Û Ò Ñ Ø Õ Ö Ø Ö Ø ôò Ø ô Ø Ò ÕÖ ÑÓÔÓ Ó Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø Ñ Õ Ò Ñ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ È Ö Ñ È Ö Ö ÍÔ Ö OWL-Sµ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ È Ö Ñ È Ö Ö ÍÔ Ö OWL-Sµ <?xml version="1.0" encoding="windows-1252"?> <owl:ontology rdf:about=""> <owl:imports rdf:resource="http://127.0.0.1/ontology/books.owl" />... </owl:ontology> <taxonomy:education rdf:id="title BOOK PROFILE"> <profile:servicename xml:lang="en"> BookFinderService </profile:servicename> <profile:textdescription xml:lang="en"> This service returns the information of a book whose title best matches the given string </profile:textdescription> <profile:hasinput rdf:resource="# TITLE"/> <profile:hasoutput rdf:resource="# BOOK"/> </taxonomy:education> <process:input rdf:id=" TITLE"> <process:parametertype rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/xmlschema#anyuri"> http://127.0.0.1/ontology/books.owl#title </process:parametertype> </process:input> <process:output rdf:id=" BOOK"> <process:parametertype rdf:datatype="http://www.w3.org/2001/xmlschema#anyuri"> http://127.0.0.1/ontology/books.owl#book </process:parametertype> </process:output> ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ º Ã Ñ ÒÓ Textµ Å Ó Ó Ò Ô Ö Ø Á Ø Ø TextDescription T i = ( ) t (i,1),...,t (i, VT ) V T Ë ÒÓÐÓ Ð Ü ÛÒ Ð Ü µ t (i,j) {0,1} ½ Ô ÖÓÙ Ð Ü ¼ ÔÓÙ Ð Ü ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ º Ã Ñ ÒÓ Textµ Å Ó Ó Ò Ô Ö Ø Á Ø Ø TextDescription T i = ( ) t (i,1),...,t (i, VT ) V T Ë ÒÓÐÓ Ð Ü ÛÒ Ð Ü µ t (i,j) {0,1} ½ Ô ÖÓÙ Ð Ü ¼ ÔÓÙ Ð Ü º ÉÖ ÇÒØÓÐÓ ôò OntImpµ O i = ( ) o (i,1),...,o (i, VO ) V O Ë ÒÓÐÓ ÓÒØÓÐÓ ôò o (i,j) {0,1} ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ º ËÙÒØ Ø ÍÔÓ Ö SynSigµ ³ ÒÒÓ ÔÓÙ Ô Ñ ôòóùò Ø ÓÙ» Ü ÓÙ N i = ( ) n (i,1),...,n (i, VC ) V C ÌÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ ÒÒÓ ôò n (i,j) {0,1} ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø ÒÙ Ñ Ø Ò Ô Ö Ø ¾»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ º ËÙÒØ Ø ÍÔÓ Ö SynSigµ ³ ÒÒÓ ÔÓÙ Ô Ñ ôòóùò Ø ÓÙ» Ü ÓÙ N i = ( ) n (i,1),...,n (i, VC ) V C ÌÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ ÒÒÓ ôò n (i,j) {0,1} º Ë Ñ ÓÐÓ ÍÔÓ Ö SemSigµ ³ ÒÒÓ ÔÓÙ Ô Ñ ôòóùò Ø ÓÙ» Ü ÓÙ Si = ( ) s (i,1),...,s (i, VC ) V C ÌÓ ÒÓÐÓ ØÛÒ ÒÒÓ ôò s (i,j) {0,1} Ä Ñ ÒÓÒØ ÙÔ Ý Õ Ó ÙÒ Ñ ÙÔ Ö Ð ÙÔÓ Ð ÕÖ Ù Ø Ñ ØÓ ÙÐÐÓ Ø ¹ Pelletµ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Å Ó Ó ËÙÒ Ù ÑÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Å Ó Ó ËÙÒ Ù ÑÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ Ø Ø Ñ Ò Ò Ñ Ø TextSynSig ( TN) i = (t (i,1),...,t (i, VT ),n (i,1),...,n (i, VC )) TextSemSig ( TS) i = ( ) t (i,1),...,t (i, VT ),s (i,1),...,s (i, VC ) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Å Ó Ó ËÙÒ Ù ÑÓ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ Ø Ø Ñ Ò Ò Ñ Ø TextSynSig ( TN) i = (t (i,1),...,t (i, VT ),n (i,1),...,n (i, VC )) TextSemSig ( TS) i = ( ) t (i,1),...,t (i, VT ),s (i,1),...,s (i, VC ) ÇÑ Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ Ô Ù Ò Ø Ü ÒÓÑ Ø Ô Ñ ÒÓ Ò Ô Ñ ÓÐÓ ÙÔÓ Ö ËØÖ Ø ÙÒ Ù ÑÓ E max :Επιλογήτηςαπόφασηςτουταξινομητήμετημεγαλύτερη εμπιστοσύνη E avg :Υπολογίζεταιομ.ο.εμπιστοσύνηςτωνδύοταξινομητώνγια όλεςτιςτάξειςκαιεπιλέγεταιητάξημετομέγιστομ.ο. ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ÇÖ Ø Ø ÔÖ Ð Ý ÖÑ ÞÓÒØ Ð ÓÖ ÑÓÙ Ñ Õ Ò Ñ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ò Ô Ö Ø ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ÇÖ Ø Ø ÔÖ Ð Ý ÖÑ ÞÓÒØ Ð ÓÖ ÑÓÙ Ñ Õ Ò Ñ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ò Ô Ö Ø Ë ÒÓÐÓ ÓÑ ÒÛÒ ËÙÐÐÓ OWLS-TC ver. 2.2 ½¼¼ OWL-S Ô Ö Ö Ø ÓÖ (Travel, Education, Weapon, Food, Economy, Communication, Medical) ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø È Ö Ñ Ø Ü ÓÐ Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÒØ Ñ ÒÓ Ü ÓÐ ÇÖ Ø Ø ÔÖ Ð Ý ÖÑ ÞÓÒØ Ð ÓÖ ÑÓÙ Ñ Õ Ò Ñ Ø ÔÖÓØ Ò Ñ Ò Ò Ô Ö Ø Ë ÒÓÐÓ ÓÑ ÒÛÒ ËÙÐÐÓ OWLS-TC ver. 2.2 ½¼¼ OWL-S Ô Ö Ö Ø ÓÖ (Travel, Education, Weapon, Food, Economy, Communication, Medical) È Ö Ñ Ø Ì Ü ÒÓÑ Ø ½ Naive Bayes ¾ Support Vector Machines (SVM) k Nearest Neighbor (knn) (k=3) Ripper Rule Learner C4.5 Decision Tree Classifier ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ½»¾µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ½»¾µ Method/Classifier NB SVM knn C4.5 Ripper AVG Text 90.37 94.04 91.96 90.17 87.98 90.90 OntImp 60.68 79.64 77.16 80.04 74.98 74.50 SynSig 84.51 94.04 89.37 87.19 86.59 88.34 SemSig 85.80 96.92 90.37 93.55 90.86 91.50 TextSynSig 89.97 95.73 92.85 90.57 87.69 91.36 TextSemSig 91.96 96.52 93.74 93.15 91.96 93.47 E max 91.76 95.43 94.34 95.63 92.95 94.02 E avg 91.96 96.23 94.64 95.93 92.85 94.12 AVG 85.89 93.44 90.55 90.78 88.23 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ½»¾µ Method/Classifier NB SVM knn C4.5 Ripper AVG Text 90.37 94.04 91.96 90.17 87.98 90.90 OntImp 60.68 79.64 77.16 80.04 74.98 74.50 SynSig 84.51 94.04 89.37 87.19 86.59 88.34 SemSig 85.80 96.92 90.37 93.55 90.86 91.50 TextSynSig 89.97 95.73 92.85 90.57 87.69 91.36 TextSemSig 91.96 96.52 93.74 93.15 91.96 93.47 E max 91.76 95.43 94.34 95.63 92.95 94.02 E avg 91.96 96.23 94.64 95.93 92.85 94.12 AVG 85.89 93.44 90.55 90.78 88.23 Text > SynSig > OntImp Χαρακτηριστικές λέξεις για κάθε κατηγορία SemSig > SynSig Σημαντικότητα αξιοποίησης σημασιολογίας ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ¾»¾µ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ¾»¾µ Method/Classifier NB SVM knn C4.5 Ripper AVG Text 90.37 94.04 91.96 90.17 87.98 90.90 OntImp 60.68 79.64 77.16 80.04 74.98 74.50 SynSig 84.51 94.04 89.37 87.19 86.59 88.34 SemSig 85.80 96.92 90.37 93.55 90.86 91.50 TextSynSig 89.97 95.73 92.85 90.57 87.69 91.36 TextSemSig 91.96 96.52 93.74 93.15 91.96 93.47 E max 91.76 95.43 94.34 95.63 92.95 94.02 E avg 91.96 96.23 94.64 95.93 92.85 94.12 AVG 85.89 93.44 90.55 90.78 88.23 ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÔÓØ Ð Ñ Ø ¹ ÇÖ Ø Ø ÈÖ Ð Ý ¾»¾µ Method/Classifier NB SVM knn C4.5 Ripper AVG Text 90.37 94.04 91.96 90.17 87.98 90.90 OntImp 60.68 79.64 77.16 80.04 74.98 74.50 SynSig 84.51 94.04 89.37 87.19 86.59 88.34 SemSig 85.80 96.92 90.37 93.55 90.86 91.50 TextSynSig 89.97 95.73 92.85 90.57 87.69 91.36 TextSemSig 91.96 96.52 93.74 93.15 91.96 93.47 E max 91.76 95.43 94.34 95.63 92.95 94.02 E avg 91.96 96.23 94.64 95.93 92.85 94.12 AVG 85.89 93.44 90.55 90.78 88.23 TextSynSig > Text > SynSig, TextSemSig>SemSig>Text Αξιοποίηση των χαρακτηριστικών κειμένου και συντακτικής/ σημασιολογικής υπογραφής E max E avg Ã Ð Ø Ö ÙÒÓÐ Ô Ó E max E avg > TextSemSig > TextSynSig 2Ειδικοί ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ë ÒÓÝ Ò Ø Ø Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ñ ÓÐÓ ôò ÙÔ Ö ôò ØÓ Ñ Ó Ó Ò Ô Ö Ø ¾ Ñ Ó Ó ÙÒ Ù ÑÓ ÍÝ Ð ÓÖ Ø Ø ÔÖ Ð Ý Ñ ÒÓÙ Ë Ñ ÒØ Ø Ø Ñ ÓÐÓ ÇÑ Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ ¹ ÐØÛ ÓÖ Ø Ø ËÕ Ø Ö I. Katakis, G. Meditskos, G. Tsoumakas, N. Bassiliades, I. Vlahavas, On the Combination of Textual and Semantic Descriptions for Automated Semantic Web Service Classification, Proceedings of the 5th IFIP Conference on Artificial Intelligence Applications & Innovations (AIAI 2009), Springer, Thessaloniki, 2009. ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¼»
È Ö Õ Ñ Ò ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö º Û Ü ÖÙÜ Ñ ÒÛÒ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ º ÃÙÖÛ Å ÖÓ ½ ¾ Ì Ü Ò Ñ ÖÓôÒ Ñ ÒÛÒ Δυναμικοί χώροι χαρακτηριστικών Επανεμφανιζόμενες έννοιες Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ Προβλήματα με μεγάλο αριθμό ετικετών Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ ØÓÒ Ô Ñ Ó Ø Ταξινόμηση σημασιολογικών υπηρεσιών ιστού º ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ½»
ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ËÙÑÔ Ö Ñ Ø ½»¾µ Ì Ü Ò Ñ Ñ ÒÛÒ Å ÐÓ ÑÔÓÖ Ö ÙÒ Ø Ò ÖÓÒ º Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ ÙÒ Ñ Ó ÕôÖÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò Ô ÙÜ Ø Ô ÐÓ Õ Ö Ø Ö Ø ôò IFSµ Ã Ð Ø Ö ÔÖÓ ÖÑÓ Ø Ò Òº Ô Ð Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ Ò ÒÒÓ ÒÒÓ ÓÐÓ ÓÑ ÓÔÓ ÔÖ Ð Ý CCPµ ÇÖ Ø Ø ÔÖ Ð Ý ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾»
ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö ËÙÑÔ Ö Ñ Ø ¾»¾µ º Ì Ü Ò Ñ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÈÖ Ð Ñ Ñ ÐÓÙ Ö ÑÓ Ø ØôÒ ÌÙÕ ÍÔÓ ÒÓÐ RAkELµ Βελτίωση ακρίβεια LP Ανταγωνιστική ακρίβεια σε σχέση με γνωστές μεθόδους της βιβλιογραφίας Á Ö ÖÕ Ì Ü ÒÓÑ ØôÒ HOMERµ Βελτίωση ακρίβειας, χρόνου ταξινόμησης BR º Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ØÓÒ È Ñ Ó Á Ø Ì Ü Ò Ñ Ñ ÓÐÓ ôò ÙÔ Ö ôò ØÓ Å Ó Ó Ò Ô Ö Ø ÙÒ Ù ÑÓ ÍÝ Ð Ö ÔÖ Ð Ý ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
ËÙÑÔ Ö Ñ Ø & Å ÐÐÓÒØ Ö Å ÐÐÓÒØ Ö Ì Ü Ò Ñ ÊÓôÒ Ã Ñ ÒÛÒ Ô Ø Ù Ø Ñ ØÓ PersoNews Συνδυασμός συνεργατικής διήθησης και ταξινόμησης κειμένου ÇÑ ÓÔÓ Ø Ü ÒÓÑ ØôÒ Ò ÒôÖ Ô Ò Ñ Ò Þ Ñ ÒÛÒ ÒÒÓ ôò Ì Ü Ò Ñ Ã Ñ ÒÛÒ ÈÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ HOMER Εφαρμογή σε υπάρχουσες ιεραρχίες Εφαρμογή άλλων ταξινομητών πολλαπλών ετικετών στην ιεραρχία Ì Ü Ò Ñ Ë Ñ ÓÐÓ ôò ÍÔ Ö ôò Á ØÓ ÉÖ Ñ ØÖ ôò ÓÑÓ Ø Ø ÒÒÓ ôò ÖÑÓ Ñ ÛÒ ÔÓÐÐ ÔÐôÒ Ø ØôÒ ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾»
Ì ÐÓ È ÖÓÙ ÙÕ Ö Øô Ø Ò ÔÖÓ ÓÕ
ÈÓÐÐ ÔÐ Ø Ø HOMER RAkEL Ö Ñ ÛØ Ö ôò Ñ ÛÒ (M 1)/(k 1) ³ÍÝÓ Ò ÖÓÙ log k (M) Á ÓÖÖÓÔ Ñ Ò ÇÑ ÓÔÓ O( L n 2 ) Ô Ù O(f(M)+M) f(m) Ð º ÇÑ ÓÔÓ µ Ì Ü Ò Ñ O(log k (M)) Ì Ü ÒÓÑ Ø ÑÓÒ Ø Ø O(g(C,N,A)) C Ø Ü N Ô Ö Ñ Ø A Õ Ö Ø Ö Ø RAkEL O(mg(min(N,2 k ),N,A)) RAkEL d : m = M/k ÁÛ ÒÒ Ã Ø ÈºÃµ ÈÄ ½ ½ Å ÖØÓÙ ¾¼½¾ ¾» ¾