論文の概要: Personalization of Dataset Retrieval Results using a Metadata-based Data Valuation Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15546v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 11:13:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 19:18:48.611635
• Title: Personalization of Dataset Retrieval Results using a Metadata-based Data Valuation Method
• Title（参考訳）: メタデータに基づくデータ評価法によるデータセット検索結果のパーソナライズ
• Authors: Malick Ebiele, Malika Bendechache, Eamonn Clinton, Rob Brennan,
• Abstract要約: アイルランドのナショナル・マッピング・エージェンシーにおいて,データセット検索のための新しいデータ評価手法を提案する。 メタデータとユーザの好みを利用して、各データセットの個人価値を推定する。 データセットの利害関係者のランキングに対して、データバリューベースのランキングを検証しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5999777817331317
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel data valuation method for a Dataset Retrieval (DR) use case in Ireland's National mapping agency. To the best of our knowledge, data valuation has not yet been applied to Dataset Retrieval. By leveraging metadata and a user's preferences, we estimate the personal value of each dataset to facilitate dataset retrieval and filtering. We then validated the data value-based ranking against the stakeholders' ranking of the datasets. The proposed data valuation method and use case demonstrated that data valuation is promising for dataset retrieval. For instance, the outperforming dataset retrieval based on our approach obtained 0.8207 in terms of NDCG@5 (the truncated Normalized Discounted Cumulative Gain at 5). This study is unique in its exploration of a data valuation-based approach to dataset retrieval and stands out because, unlike most existing methods, our approach is validated using the stakeholders ranking of the datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アイルランドのナショナルマッピング機関において,DR(Dataset Retrieval)ユースケースのための新しいデータ評価手法を提案する。 私たちの知る限りでは、データ評価はまだデータセット検索には適用されていません。 メタデータとユーザの好みを利用して、データセットの個人価値を推定し、データセットの検索とフィルタリングを容易にする。 次に、データセットの利害関係者のランキングに対するデータ価値ベースのランキングを評価しました。 提案したデータアベイラビリティ手法とユースケースは,データセット検索にデータアベイラビリティが有望であることを実証した。 例えば,NDCG@5(Truncated Normalized Discounted Cumulative Gain at 5。 この研究は、データセット検索に対するデータバリュエーションに基づくアプローチの探求に特有であり、既存のほとんどの手法とは異なり、我々のアプローチはデータセットのランキングに基づいて検証されている。

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