【机器学习实践】通过TREA部署、运行与分析数据集工具Explorer（向量、降维、聚类、LLM、动量）

 

Aella Science Dataset Explorer 是一个由Inference.net与LAION合作开发的科学论文交互式探索平台，基于约1000万篇论文数据集，通过机器学习技术实现语义嵌入、降维处理和聚类可视化。项目采用FastAPI后端和React前端架构，集成了SPECTER2模型生成语义向量、UMAP算法降维和K-Means聚类分析，将复杂学术数据转化为直观的视觉呈现。

在技术应用层面，项目创新性地引入金融分析工具（如布林带、RSI）量化研究趋势，识别领域发展周期。本地测试发现数据规模对算法结果影响显著——使用子集数据重新计算UMAP和聚类时，结果与原始数据集偏差明显，揭示了机器学习算法对数据分布的敏感性。

关键发现显示，如"机器学习与预测准确性"领域经历了典型的技术炒作周期：2020-2021年论文数量爆发（RSI超70），2022年后回归理性。该项目不仅提供了实用的探索工具，更深化了对学术趋势生命周期的理解，为大数据可视化项目提供了可复用的技术框架。