Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalized partitioned local depth

論文の概要: Generalized partitioned local depth

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10167v4
Date: Tue, 14 Nov 2023 14:08:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 19:16:08.119793
Title: Generalized partitioned local depth
Title（参考訳）: 一般化分割局所深さ
Authors: Kenneth S. Berenhaut, John D. Foley and Liangdongsheng Lyu
Abstract要約: 我々は、最近ベレンハウト、ムーア、メルヴィンによって導入された凝集の概念の一般化を提供する。この作業は、分割された局所的な深さの基礎に光を当て、元のアイデアを拡張し、不確実で可変的で潜在的に矛盾する情報に対する確率論的考察を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper we provide a generalization of the concept of cohesion as introduced recently by Berenhaut, Moore and Melvin [Proceedings of the National Academy of Sciences, 119 (4) (2022)]. The formulation presented builds on the technique of partitioned local depth by distilling two key probabilistic concepts: local relevance and support division. Earlier results are extended within the new context, and examples of applications to revealing communities in data with uncertainty are included. The work sheds light on the foundations of partitioned local depth, and extends the original ideas to enable probabilistic consideration of uncertain, variable and potentially conflicting information.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Berenhaut, Moore, Melvinが最近導入した凝集の概念の一般化について述べる。この定式化は,2つの主要な確率論的概念である局所的妥当性と支援分割を蒸留することにより,局所的深度を分割する手法に基づいて構築された。以前の結果は新しいコンテキスト内で拡張され、不確実性のあるデータのコミュニティを明らかにするためのアプリケーションの例が含まれている。この作業は、分割された局所的な深さの基礎に光を当て、元のアイデアを拡張し、不確実で可変的で潜在的に矛盾する情報に対する確率論的考察を可能にする。

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