論文の概要: A review of feature selection strategies utilizing graph data structures and knowledge graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14864v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 04:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 14:42:51.184439
- Title: A review of feature selection strategies utilizing graph data structures and knowledge graphs
- Title（参考訳）: グラフデータ構造と知識グラフを用いた特徴選択手法の検討
- Authors: Sisi Shao, Pedro Henrique Ribeiro, Christina Ramirez, Jason H. Moore,
- Abstract要約: 知識グラフ(KG)の特徴選択は、生物医学研究、自然言語処理(NLP)、パーソナライズされたレコメンデーションシステムなど、さまざまな領域でますます活用されている。
本稿では,機械学習(ML)モデルの有効性向上,仮説生成,解釈可能性向上におけるKGsの機能選択の方法論を考察する。
論文は、スケーラブルでダイナミックな特徴選択アルゴリズムの開発や、KG駆動モデルにおける透明性と信頼を促進するための説明可能なAI原則の統合など、今後の方向性をグラフ化することで締めくくっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9570926122713395
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Feature selection in Knowledge Graphs (KGs) are increasingly utilized in diverse domains, including biomedical research, Natural Language Processing (NLP), and personalized recommendation systems. This paper delves into the methodologies for feature selection within KGs, emphasizing their roles in enhancing machine learning (ML) model efficacy, hypothesis generation, and interpretability. Through this comprehensive review, we aim to catalyze further innovation in feature selection for KGs, paving the way for more insightful, efficient, and interpretable analytical models across various domains. Our exploration reveals the critical importance of scalability, accuracy, and interpretability in feature selection techniques, advocating for the integration of domain knowledge to refine the selection process. We highlight the burgeoning potential of multi-objective optimization and interdisciplinary collaboration in advancing KG feature selection, underscoring the transformative impact of such methodologies on precision medicine, among other fields. The paper concludes by charting future directions, including the development of scalable, dynamic feature selection algorithms and the integration of explainable AI principles to foster transparency and trust in KG-driven models.
- Abstract（参考訳）: 知識グラフ(KG)の特徴選択は、生物医学研究、自然言語処理(NLP)、パーソナライズされたレコメンデーションシステムなど、さまざまな領域でますます活用されている。
本稿では,機械学習(ML)モデルの有効性向上,仮説生成,解釈可能性向上におけるKGsの機能選択の方法論を考察する。
この総合的なレビューを通じて、我々は、KGsの機能選択におけるさらなる革新を触媒し、より洞察に富み、効率的で、解釈可能な分析モデルへの道を開くことを目指している。
本稿では,機能選択技術におけるスケーラビリティ,正確性,解釈可能性の重要性を明らかにするとともに,ドメイン知識の統合による選択プロセスの洗練を提唱する。
我々は、KG特徴選択の進展における多目的最適化と学際的協調の急激な可能性を強調し、これらの手法が精度医学などに与える影響を強調する。
論文は、スケーラブルでダイナミックな特徴選択アルゴリズムの開発や、KG駆動モデルにおける透明性と信頼を促進するための説明可能なAI原則の統合など、今後の方向性をグラフ化することで締めくくっている。
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