데이터 분석

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중심 스패닝 트리 문제는 데이터 집합의 "골격"을 요약하거나 하위 처리를 위해 트리 형태의 그래프가 필요할 때 중요한 기본 개념이다. 이 문제는 기존의 최소 스패닝 트리 및 최적 거리 스패닝 트리 정의를 일반화하여 더 안정적이고 강건한 트리 구조를 제공한다.

변수 집합의 영향력을 측정하는 새로운 정의를 제시하고, 이를 활용하여 변수 집합의 영향력에 대한 하한을 도출하였다. 또한 이 하한이 본질적으로 최적에 가까움을 보였다.

데이터 스케치를 활용하여 임의의 유한 아벨 그룹 상의 함수 모멘트를 효율적으로 추정하는 새로운 프레임워크를 제안한다.

이 논문은 랜덤 재귀 트리에서 정점의 도착 순서를 추정하는 문제를 다룹니다. 저자들은 Jordan 중심성 측도를 기반으로 한 순서 추정기를 제안하고, 이 추정기가 두 가지 랜덤 재귀 트리 모델에서 거의 최적임을 보여줍니다.

이 논문은 랜덤 재귀 트리 모델에서 정점의 도착 순서를 추정하는 문제를 다룹니다. 저자들은 Jordan 중심성 측도를 기반으로 한 순서 추정기를 제안하고, 이 추정기가 최소최대 위험도 관점에서 거의 최적임을 보여줍니다.

본 논문은 분석 준비 데이터(ARD) 생성을 위한 포괄적인 접근법을 제안한다. 이를 통해 고품질의 데이터 출력물을 생성할 수 있다.

구조적 인과 모델에서 다양한 환경에서 수집된 데이터를 사용하여 알려지지 않은 개입 대상을 식별하는 문제를 연구합니다.

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