論文の概要: GFS: Graph-based Feature Synthesis for Prediction over Relational Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02037v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 16:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:28:55.674289
• Title: GFS: Graph-based Feature Synthesis for Prediction over Relational Databases
• Title（参考訳）: GFS:関係データベース上の予測のためのグラフベースの特徴合成
• Authors: Han Zhang, Quan Gan, David Wipf, Weinan Zhang
• Abstract要約: グラフベース特徴合成(GFS)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 GFSは関係データベースを異種グラフデータベースとして定式化する。 4つの実世界のマルチテーブルリレーショナルデータベースに対する実験では、GFSはリレーショナルデータベース用に設計された従来の手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.975491511390985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Relational databases are extensively utilized in a variety of modern information system applications, and they always carry valuable data patterns. There are a huge number of data mining or machine learning tasks conducted on relational databases. However, it is worth noting that there are limited machine learning models specifically designed for relational databases, as most models are primarily tailored for single table settings. Consequently, the prevalent approach for training machine learning models on data stored in relational databases involves performing feature engineering to merge the data from multiple tables into a single table and subsequently applying single table models. This approach not only requires significant effort in feature engineering but also destroys the inherent relational structure present in the data. To address these challenges, we propose a novel framework called Graph-based Feature Synthesis (GFS). GFS formulates the relational database as a heterogeneous graph, thereby preserving the relational structure within the data. By leveraging the inductive bias from single table models, GFS effectively captures the intricate relationships inherent in each table. Additionally, the whole framework eliminates the need for manual feature engineering. In the extensive experiment over four real-world multi-table relational databases, GFS outperforms previous methods designed for relational databases, demonstrating its superior performance.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータベースは、現代の様々な情報システムアプリケーションで広く使われており、常に貴重なデータパターンを持っている。 リレーショナルデータベースでは、大量のデータマイニングや機械学習タスクが行われています。 しかしながら、ほとんどのモデルが主に単一のテーブル設定用に調整されているため、リレーショナルデータベース用に特別に設計された限定された機械学習モデルがあることに注意が必要だ。 したがって、リレーショナルデータベースに格納されたデータで機械学習モデルをトレーニングするための一般的なアプローチは、複数のテーブルからデータを1つのテーブルにマージし、その後1つのテーブルモデルを適用する機能エンジニアリングを行うことである。 このアプローチは機能エンジニアリングに多大な労力を必要とするだけでなく、データに存在する固有のリレーショナル構造を破壊します。 これらの課題に対処するために,グラフベース特徴合成(GFS)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。 GFSは関係データベースを不均一グラフとして定式化し、データ内の関係構造を保存する。 単一テーブルモデルからの帰納バイアスを活用することで、GFSは各テーブル固有の複雑な関係を効果的にキャプチャする。 さらに、フレームワーク全体が手動の機能エンジニアリングの必要性をなくしている。 4つの実世界のマルチテーブルリレーショナルデータベースに対する広範な実験において、GFSはリレーショナルデータベース用に設計された従来の手法よりも優れており、その優れた性能を示している。

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