論文の概要: Data Analysis Prediction over Multiple Unseen Datasets: A Vector Embedding Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17060v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 11:21:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:59.933483
• Title: Data Analysis Prediction over Multiple Unseen Datasets: A Vector Embedding Approach
• Title（参考訳）: 複数の未知のデータセット上のデータ解析予測:ベクトル埋め込みアプローチ
• Authors: Andreas Loizou, Dimitrios Tsoumakos,
• Abstract要約: 本稿では,クエリされたデータと類似したデータセットからモデルを作成することにより,解析演算子の結果を推定する新しい手法を提案する。 我々のモデルは、より低いベクトル埋め込み表現に異なる実世界のシナリオを投影し、それらを区別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
• License:
• Abstract: The massive increase in the data volume and dataset availability for analysts compels researchers to focus on data content and select high-quality datasets to enhance the performance of analytics operators. While selecting the highest quality data for analysis highly increases task accuracy and efficiency, it is still a hard task, especially when the number of available inputs is very large. To address this issue, we propose a novel methodology that infers the outcome of analytics operators by creating a model from datasets similar to the queried one. Dataset similarity is performed via projecting each dataset to a vector embedding representation. The vectorization process is performed using our proposed deep learning model NumTabData2Vec, which takes a whole dataset and projects it into a lower vector embedding representation space. Through experimental evaluation, we compare the prediction performance and the execution time of our framework to another state-of-the-art modelling operator framework, illustrating that our approach predicts analytics outcomes accurately. Furthermore, our vectorization model can project different real-world scenarios to a lower vector embedding representation and distinguish between them.
• Abstract（参考訳）: アナリストによるデータボリュームとデータセットの可用性の大幅な増加は、データコンテンツに集中し、分析オペレータのパフォーマンスを向上させるために高品質なデータセットを選択するために、研究者を補完する。 分析のための最高の品質データを選択することは、タスクの正確さと効率を著しく向上させるが、特に利用可能な入力数が非常に多い場合、これは依然として難しい作業である。 この問題に対処するために,クエリされたデータと類似したデータセットからモデルを作成することにより,解析演算子の結果を推定する新しい手法を提案する。 データセットの類似性は、各データセットをベクトル埋め込み表現に投影することで実行される。 ベクトル化プロセスは,提案したディープラーニングモデルであるNumTabData2Vecを用いて実行され,データセット全体を取り込んで,より低いベクトル埋め込み表現空間に投影する。 実験的な評価により,我々のフレームワークの予測性能と実行時間と,他の最先端のモデリング演算子フレームワークとの比較を行い,分析結果を正確に予測できることを示した。 さらに、ベクトル化モデルは、より低いベクトル埋め込み表現に異なる実世界のシナリオを投影し、それらを区別することができる。

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