論文の概要: GAN-based Tabular Data Generator for Constructing Synopsis in
Approximate Query Processing: Challenges and Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09015v1
- Date: Sun, 18 Dec 2022 05:11:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-20 18:54:32.651441
- Title: GAN-based Tabular Data Generator for Constructing Synopsis in
Approximate Query Processing: Challenges and Solutions
- Title（参考訳）: 近似クエリ処理における合成構築のためのGANベースタブラルデータジェネレータ:課題と解決
- Authors: Mohammadali Fallahian, Mohsen Dorodchi, Kyle Kreth
- Abstract要約: データ駆動システムでは、リアルタイムな意思決定にはデータ探索が不可欠である。
ビッグデータは、取得が難しい巨大なデータベースに格納されます。
近似クエリ処理(英: Approximate Query Processing)は、集約クエリに近似した回答を提供する技術である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In data-driven systems, data exploration is imperative for making real-time
decisions. However, big data is stored in massive databases that are difficult
to retrieve. Approximate Query Processing (AQP) is a technique for providing
approximate answers to aggregate queries based on a summary of the data
(synopsis) that closely replicates the behavior of the actual data, which can
be useful where an approximate answer to the queries would be acceptable in a
fraction of the real execution time. In this paper, we discuss the use of
Generative Adversarial Networks (GANs) for generating tabular data that can be
employed in AQP for synopsis construction. We first discuss the challenges
associated with constructing synopses in relational databases and then
introduce solutions to those challenges. Following that, we organized
statistical metrics to evaluate the quality of the generated synopses. We
conclude that tabular data complexity makes it difficult for algorithms to
understand relational database semantics during training, and improved versions
of tabular GANs are capable of constructing synopses to revolutionize
data-driven decision-making systems.
- Abstract（参考訳）: データ駆動システムでは、リアルタイムな意思決定にはデータ探索が不可欠である。
しかし、ビッグデータは取得が困難な巨大なデータベースに格納される。
近似クエリ処理(英: Approximate Query Processing、AQP)は、実際のデータの振る舞いを忠実に再現するデータ(シノプシス)の要約に基づいて、集約されたクエリに近似的な回答を提供する技術である。
本稿では,AQPで合成構築に使用できる表データを生成するためのGAN(Generative Adversarial Networks)について論じる。
まず,リレーショナルデータベースにおけるシナプス構築に関わる課題について論じ,その課題に対する解決策を紹介する。
その後,生成したシナプスの品質を評価するため,統計的指標を整理した。
学習中の関係データベースのセマンティクスをアルゴリズムが理解することが難しくなり,表型GANの改良版では,データ駆動型意思決定システムに革命をもたらすシナプスの構築が可能になった。
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