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【数据挖掘】数据挖掘 特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘在证券金融、医疗保险、智能交通、社会网络和生命科学研究等领域具有重要应用价值。特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务,但是,特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。为此,系统地阐述了特异群组挖掘任务,分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异,给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法,最后,列举了特异群组挖掘的几个重点应用。 1、引言 数据挖掘技术是数据开发技术的核心[1]。其中,挖掘高价值、低密度的数

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PNAS:过去二十年心理学论文的可重复性调查

由于社会科学中的可复制性较弱,学者们渴望量化一门学科的不可复制性的规模和范围。然而,小规模手动复制方法不适合处理这个大数据问题。在这里,我们在科学领域进行了一个全学科范围内的复制普查。包含样本(N=14,126篇论文)几乎涵盖了过去20年里在6家顶级心理学期刊上发表的几乎所有论文。使用一个经过验证的机器学习模型,估计论文的复制可能性,最终结果既支持又反驳了之前相对较小的人工复制样本中所得出的推测。首先,我们发现心理学的单一整体复制率不能很好地捕捉到子域之间不同程度的可复制性。其次,我们发现在所有子领域中,复制率与研究方法密切相关。实验的重复速率明显低于非实验研究。第三,我们发现作者的累积发表数量和被引文的影响与复制的可能性呈正相关,而对研究质量和严谨性的其他相关因素,如作者的大学声望和论文的被引文,与可复制性无关。最后,我们发现媒体关注与复制失败的可能性呈正相关。我们对可复制性的规模和范围的评估是广泛解决可复制性问题的重要下一步。

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发育中的大脑结构和功能连接体指纹

在成熟的大脑中,大脑连接的结构和功能指纹可以用来识别个体的独特性。然而,使某一特定大脑区别于其他大脑的特征是否在出生时就已经存在仍不得而知。本研究利用发育中的人类连接组计划(Human Connectome Project, dHCP)的神经影像数据,对早产儿围产期进行两次扫描,以评估发育中的脑指纹。我们发现,62%的参与者可以通过后来的结构连接组与从较早时间点获得的初始连接矩阵的一致性来识别。相反,同一被试在不同时间点的功能连接体之间的相似性较低。只有10%的参与者在功能连接体中表现出更大的自相似性。这些结果表明,结构连接在生命早期更稳定,可以代表个体的潜在连接组指纹:当新生儿必须快速获得新技能以适应新环境时,一个相对稳定的结构连接组似乎支持功能连接组的变化。

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