論文の概要: Pre and Post Counting for Scalable Statistical-Relational Model
Discovery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09767v1
- Date: Tue, 19 Oct 2021 07:03:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-20 13:59:15.873901
- Title: Pre and Post Counting for Scalable Statistical-Relational Model
Discovery
- Title（参考訳）: スケーラブルな統計的関係モデル発見のためのプレ・ポストカウント
- Authors: Richard Mar and Oliver Schulte
- Abstract要約: 統計的関係モデル発見は、関係データに統計的に関連のあるパターンを見つけることを目的としている。
命題的(非リレーショナル)なグラフィカルモデルと同様に、モデル発見における大きなスケーラビリティのボトルネックは、インスタンス数を計算することである。
本稿では,リレーショナル学習における事前集計とポストカウント戦略間のメモリとスピードのトレードオフを詳細に検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.18886406228943
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Statistical-Relational Model Discovery aims to find statistically relevant
patterns in relational data. For example, a relational dependency pattern may
stipulate that a user's gender is associated with the gender of their friends.
As with propositional (non-relational) graphical models, the major scalability
bottleneck for model discovery is computing instantiation counts: the number of
times a relational pattern is instantiated in a database. Previous work on
propositional learning utilized pre-counting or post-counting to solve this
task. This paper takes a detailed look at the memory and speed trade-offs
between pre-counting and post-counting strategies for relational learning. A
pre-counting approach computes and caches instantiation counts for a large set
of relational patterns before model search. A post-counting approach computes
an instantiation count dynamically on-demand for each candidate pattern
generated during the model search. We describe a novel hybrid approach,
tailored to relational data, that achieves a sweet spot with pre-counting for
patterns involving positive relationships (e.g. pairs of users who are friends)
and post-counting for patterns involving negative relationships (e.g. pairs of
users who are not friends). Our hybrid approach scales model discovery to
millions of data facts.
- Abstract（参考訳）: 統計的関係モデル発見は、関係データに統計的に関連するパターンを見つけることを目的としている。
例えば、関係依存パターンは、ユーザの性別が友人の性別に関連付けられることを規定することができる。
命題的(非関係的)なグラフィカルモデルと同様に、モデル発見の主要なスケーラビリティボトルネックはインスタンス数を計算することである。
命題学習に関する以前の研究は、この問題を解決するために事前集計や後集計を利用した。
本稿では,リレーショナル学習における事前集計とポストカウンティング戦略間のメモリとスピードのトレードオフを詳細に検討する。
事前カウントアプローチは、モデル検索の前に大量のリレーショナルパターンのインスタンス数を計算しキャッシュする。
ポストカウントアプローチは、モデル検索中に生成された候補パターン毎に動的にインスタンス数を算出する。
本研究では,ポジティブな関係性(例えば,友人であるユーザのペア)や,ネガティブな関係性(例えば,友人でないユーザのペア)を含むパターンのポストカウントといったパターンを事前にカウントする,新たなハイブリッドアプローチについて説明する。
私たちのハイブリッドアプローチは、モデル発見を数百万のデータ事実にスケールします。
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