A new derivative of midimew-connected mesh network

In this paper, we present a derivative of Midimew connected Mesh Network (MMN) by reassigning the free links for higher level interconnection for the optimum performance of the MMN; called Derived MMN (DMMN). We present the architecture of DMMN, addressing of nodes, routing of message and evaluate the static network performance. It is shown that the proposed DMMN possesses several attractive features, including constant degree, small diameter, low cost, small average distance, moderate bisection width, and same fault tolerant performance than that of other conventional and hierarchical interconnection networks. With the same node degree, arc connectivity, bisection width, and wiring complexity, the average distance of the DMMN is lower than that of other networks

Efecto del balanceo de clases al evaluar el F-Score para un clasificador de texto en análisis de sentimiento

En los últimos años los métodos de aprendizaje de máquina han sido incluidos en muchas áreas de investigación para dar soporte al análisis de datos. Los modelos de clasificación, los cuales corresponden a métodos de aprendizaje no supervisado, se han convertido en un instrumento muy importante para el análisis de texto y el análisis de sentimiento no es la excepción. Por esta razón es importante tener en consideración las características de los datos ya que, dependiendo de su naturaleza, pueden afectar la calidad del clasificador entrenado. Este trabajo se centra sobre el problema en las clases desbalanceadas. Mediante dos métodos de balanceo, submuestreo y sobremuestreo, se lleva a cabo un experimento estadístico para determinar si balancear un conjunto de datos con clases desbalanceadas mejora o no la calidad de un clasificador usando máquinas de soporte vectorial. Usando dos diferentes modelos para vectorizar palabras, TF-IDF y Word2Vec, se evalúa mediante un análisis de varianza el F-Score del clasificador de texto obteniendo como resultado un F-Score mayor cuando se usa sobremuestreo para balancear clases en comparación al F-Score obtenido del clasificador usando los datos con las clases desbalanceadas.UCR::Vicerrectoría de Investigación::Sistema de Estudios de Posgrado::Ingeniería::Maestría Profesional en Computación e Informátic