Methods of Data Mining and Their Industrial Applications

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/pci60110.2023.10325927
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Methods of data mining are developed for many scientific areas and therefore contain different patter of the specifics of these disciplines. Moreover, these methods are currently widely used in different industry areas. The data mining algorithms can generate different solutions for the same data, which motivates scientists to improve it. The main goal of mining methods is to search for existing structures, patterns, and features in the collected data. Historical data from various sources make it possible to model complex processes in energy generation in renewable energy sources such as solar helio collectors and biogas plants, automate the process of interpreting geophysical data, and assess soil salinity using remote sensing data.