机器辅助发现的赠券收集模型

对科学发现的实证研究——即所谓的尤里卡计量学——表明，探索的产出呈逻辑斯蒂增长曲线。尽管逻辑斯蒂函数在解释受限于给定环境承载力的种群增长中十分普遍，但其推导并不适用于发现过程。本文利用赠券收集的一种新颖扩展，为逻辑斯蒂知识发现构建了一个生成模型；在该模型中，探索者试图发现某集合的所有未知元素，并由能够响应查询的技术提供支持。该发现过程由每个时间步所发现元素集合的新颖性与质量进行参数化，并且证明了随机性能够改善性能。仿真结果为该发现过程提供了进一步的直观解释。