کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946237 | 1439279 | 2017 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Extraction and optimization of classification rules for temporal sequences: Application to hospital data
ترجمه فارسی عنوان
استخراج و بهینه سازی قوانین طبقه بندی برای توالی های زمانی: کاربرد به داده های بیمارستان
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
داده کاوی، طبقه بندی، داده های موقتی، بهینه سازی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This study focuses on the problem of supervised classification on heterogeneous temporal data featuring a mixture of attribute types (numeric, binary, symbolic, temporal). We present a model for classification rules designed to use both non-temporal attributes and sequences of temporal events as predicates. We also propose an efficient local search-based metaheuristic algorithm to mine such rules in large scale, real-life data sets extracted from a hospital's information system. The proposed algorithm, MOSC (Multi-Objective Sequence Classifier), is compared to standard classifiers and previous works on these real data sets and exhibits noticeably better classification performance. While designed with medical applications in mind, the proposed approach is generic and can be used for problems from other application domains.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 122, 15 April 2017, Pages 148-158
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 122, 15 April 2017, Pages 148-158
نویسندگان
M. Vandromme, J. Jacques, J. Taillard, A. Hansske, L. Jourdan, C. Dhaenens,