"公平PCA的应用与可视化分析解决方案"2020-11-05 示范"

针对2018年11月5日发布的一篇教育智能前沿论文，作者方建勇提出了最新的研究进展。其中，第一项研究的重点是公平的pca价格，作者Samira Samadi等人通过研究发现，在现实世界的数据集中，pca在人口A上的重建误差高于对B的重建误差，即使数据集具有来自A和B的类似数量的样本，也可能出现这种情况。基于此，他们定义了公平pca的概念，并提出了一个多项式时间算法，用于查找与该度量相比几乎最优的数据的低维表示。最后，他们在现实世界的数据集中展示了他们的算法可以有效地生成公平的低维数据表示。 而第二项研究则是关于可视化分析解决方案总结评价的过程。作者Mosab Ghafoor和Arif Ghafoor指出，许多评估方法已被应用于评估可视化分析解决方案的有用性。他们使用通用评价模型"gem"提供了每种方法中使用的过程的高级概述，该模型概括了有用性评估过程。该模型将评估方法视为生成有用性证据的过程作为输出。他们的模型有三个目的: 它教育新的VA从业人员了解该领域的异质评价实践，强调评估过程中的潜在风险，降低了其有效性，并为选择提供了参考。 综合这两项研究的内容，2018年11月5日发布的教育智能前沿论文最新进展主要关注了关于pca价格公平性及可视化分析解决方案评价的研究。这些研究对于改善社会福利具有重要意义，涉及资源分配、政策制定、干预措施和活动规范等方面。同时，这些研究也为相关领域的从业人员提供了新的思路和方法，对于教育智能领域的发展具有一定的推动作用。