ترجمه فارسی مقاله گروه ترکیبی Deep Graph Temporal Clustering برای داده های فضایی و زمانی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

عنوان مقاله به انگلیسی Hybrid Ensemble Deep Graph Temporal Clustering for Spatiotemporal Data
عنوان مقاله به فارسی گروه ترکیبی Deep Graph Temporal Clustering برای داده های فضایی و زمانی
نویسندگان Francis Ndikum Nji, Omar Faruque, Mostafa Cham, Janeja Vandana, Jianwu Wang
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 10
لینک دانلود رایگان مقاله انگلیسی دانلود مقاله
دسته بندی موضوعات Machine Learning,یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 19 September, 2024; originally announced September 2024. , Comments: 10 pages
توضیحات به فارسی ارسال شده در 19 سپتامبر 2024 ؛در ابتدا سپتامبر 2024 اعلام شد ، نظرات: 10 صفحه
اطلاعات بیشتر از این مقاله در پایگاه های علمی INSPIRE HEP
NASA ADS
Google Scholar
Semantic Scholar

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Classifying subsets based on spatial and temporal features is crucial to the analysis of spatiotemporal data given the inherent spatial and temporal variability. Since no single clustering algorithm ensures optimal results, researchers have increasingly explored the effectiveness of ensemble approaches. Ensemble clustering has attracted much attention due to increased diversity, better generalization, and overall improved clustering performance. While ensemble clustering may yield promising results on simple datasets, it has not been fully explored on complex multivariate spatiotemporal data. For our contribution to this field, we propose a novel hybrid ensemble deep graph temporal clustering (HEDGTC) method for multivariate spatiotemporal data. HEDGTC integrates homogeneous and heterogeneous ensemble methods and adopts a dual consensus approach to address noise and misclassification from traditional clustering. It further applies a graph attention autoencoder network to improve clustering performance and stability. When evaluated on three real-world multivariate spatiotemporal data, HEDGTC outperforms state-of-the-art ensemble clustering models by showing improved performance and stability with consistent results. This indicates that HEDGTC can effectively capture implicit temporal patterns in complex spatiotemporal data.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

طبقه بندی زیر مجموعه بر اساس ویژگی های مکانی و زمانی برای تجزیه و تحلیل داده های مکانی مکانی با توجه به تغییرپذیری ذاتی مکانی و زمانی بسیار مهم است.از آنجا که هیچ الگوریتم خوشه بندی واحد نتایج بهینه را تضمین نمی کند ، محققان به طور فزاینده ای اثربخشی رویکردهای گروه را بررسی کرده اند.خوشه بندی گروه به دلیل افزایش تنوع ، تعمیم بهتر و عملکرد کلی خوشه بندی ، توجه زیادی را به خود جلب کرده است.در حالی که خوشه بندی گروه ممکن است نتایج امیدوار کننده ای را در مجموعه داده های ساده به همراه داشته باشد ، اما به طور کامل بر روی داده های پیچیده مکانی چند متغیره مکانی مورد بررسی قرار نگرفته است.برای سهم ما در این زمینه ، ما یک روش جدید خوشه بندی موقتی نمودار عمیق (HEDGTC) برای داده های فضایی چند متغیره را ارائه می دهیم.HEDGTC روشهای گروه همگن و ناهمگن را ادغام می کند و یک رویکرد اجماع دوگانه را برای پرداختن به سر و صدا و نادرست طبقه بندی از خوشه بندی سنتی اتخاذ می کند.در ادامه ، یک شبکه AutoEncoder توجه نمودار را برای بهبود عملکرد و ثبات خوشه بندی اعمال می کند.هنگامی که بر روی سه داده مکانی مکانی چند متغیره مکانی در دنیای واقعی ارزیابی شد ، HEDGTC با نشان دادن عملکرد و ثبات بهبود یافته با نتایج مداوم ، از مدل های خوشه بندی گروه های برتر برتر است.این نشان می دهد که HEDGTC می تواند به طور موثری الگوهای زمانی ضمنی را در داده های پیچیده مکانی مکانی ضبط کند.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.