Promotie Weiwei Wang

Trefwoorden: Categorische Gegevens, Datarepresentatie Leerprocessen, Kennisgrafiek, Grafenembeding
 

"Categorical Data Embedding"

Dit proefschrift presenteert nieuwe methoden voor het representeren van categorische gegevens, zoals landnamen of functietitels. Dit soort gegevens komt veel voor in verschillende domeinen, maar vormt vaak een uitdaging voor gegevensanalyse en machine learning-modellen. Het onderzoek introduceert drie innovatieve benaderingen die categorische gegevens in tabellen omzetten naar grafstructuren, die helpen verborgen relaties tussen verschillende categorieën te ontdekken. Grafembeding-technieken worden vervolgens gebruikt om representaties van deze categorieën te genereren. De voorgestelde methoden werden geëvalueerd op meerdere datasets en presteerden consequent beter dan traditionele technieken voor categorische gegevensembedding. Daarnaast bevat het proefschrift een uitgebreide beoordeling van bestaande benaderingen en biedt het praktische richtlijnen voor onderzoekers en praktijkprofessionals. Ten slotte verkent het mogelijke toepassingen in reële domeinen, zoals de pensioensector, waar het begrijpen van complexe categorische gegevens cruciaal is.

Klik hier voor de livestream.