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コンピュータ・システム（5論文）
Data analysis in the intelligent building environment
Kriksciuniene, D., Pitner, T., Kucera, A., & Sakalauskas, V. (2014). IJCSA, 11(1), 1-17.
この論文では、自動化センサー、天気予報サービス、スケジュール表などの異種ソースからのデータを収集して評価することで、インテリジェントな施設管理の問題に取り組んでいます。 Viscovery SOMineが、チェコ共和国のMasaryk大学Brnoの様々な室内と気象データを、有意義なクラスターに濃縮するために使用されます。
Understanding the relationship between scheduling problem structure and heuristic performance using knowledge discovery
Smith-Miles, K., James, R., Giffin, J., & Tu, Y. (2009). Learning and Intelligent Optimization, LION, 3.
単一の機械での問題構造と最適処理スケジュールとの関係を分析する。 この目的のために、ジョブ数、個々の処理時間および締め切り期日で特徴づけられた75,000件の一般事例をViscovery SOMineでクラスタリングし、さらに決定木で分析しています。
Intelligent web traffic mining and analysis
Wang, X., Abraham, A., & Smith, K. A. (2005). Journal of Network and Computer Applications, 28(2), 147-165.
ファジィ推論システムと組み合わせてパターン分析用のクラスタ情報を生成し、短期間（1時間ごと）および長期間（1日あたり）のWebトラフィック傾向予測を提供するためのカオス的傾向をキャプチャするために、Viscovery SOMineが使用されます。 経験的な結果は、このアプローチがWebサーバートラフィックのマイニングと予測に効率的であり、他のWeb環境にも拡張できることを実証しました。
Analysis of performance metrics from a database management system using Kohonen’s self organizing maps
Fernandez, C. L., Jimenez, J. T., Martinez, M. R., & Gomez, C. C. (2003). WSEAS Transactions on Systems, 2(3), 629-634.
この論文では、Windows NTシステムでOracle 8.1.7を使用した実験で、10,000種類のSQL文のパフォーマンスを分析します。 これらのステートメントは、Viscovery SOMineを使用してさまざまな性能メトリスによってクラスタリングされています。
Improved web searching through neural network based index generation
Wang, X., Alahakoon, D., & Smith, K. A. (2003, June). In International Conference on Computational Science (pp. 151-158). Springer, Berlin, Heidelberg.
クエリログをクラスタリングして、さらなる分析のためのユーザー・クエリ用語の顕著なグループを識別するために、自己組織化マップが使用されています。 そのようなグループは、ウェブ・ユーザーの検索関心に関する有意義な情報を提供することができます。 識別されたクラスタは、従来の検索エンジン効率を改善するための適応型索引付けデータベースを開発するためにさらに使用することができます。 提案されたハイブリッドモデルは、ニューラルネットワークとWeb検索アプリケーション用の索引付けを組み合わせて、より優れたデータフィルタリングの有効性を提供し、Web検索者の関心や行動パターンに基づいた変更に効率的に適応できます。
