Fugu-MT 論文翻訳(概要): Attribution Score Alignment in Explainable Data Management

論文の概要: Attribution Score Alignment in Explainable Data Management

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14469v1
Date: Tue, 18 Mar 2025 17:45:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-19 14:14:53.767077
Title: Attribution Score Alignment in Explainable Data Management
Title（参考訳）: 説明可能なデータ管理における属性スコアアライメント
Authors: Felipe Azua, Leopoldo Bertossi,
Abstract要約: 本研究では,手前のクエリに基づいて,異なるスコアのアライメントについて検討する。因果責任の存在は、この点において重大な違いをもたらすことが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: Different attribution-scores have been proposed to quantify the relevance of database tuples for a query answer from a database. Among them, we find Causal Responsibility, the Shapley Value, the Banzhaf Power-Index, and the Causal Effect. They have been analyzed in isolation, mainly in terms of computational properties. In this work, we start an investigation into the alignment of these scores on the basis of the queries at hand; that is, on whether they induce compatible rankings of tuples. We are able to identify vast classes of queries for which some pairs of scores are always aligned, and others for which they are not. It turns out that the presence of exogenous tuples makes a crucial difference in this regard.
Abstract（参考訳）: データベースからのクエリ応答に対するデータベースタプルの関連性を定量化するために、異なる属性スコアが提案されている。それらのうち、因果責任、共有価値、バンジャフ電力指数、因果効果を見出した。それらは、主に計算的性質の観点から、分離して分析されてきた。そこで本研究では,手前のクエリに基づいて,これらのスコアのアライメントを調査する。私たちは、いくつかのスコアが常に一致している巨大なクエリのクラスと、それらが一致していないものを特定することができます。この点において外因性タプルの存在が決定的な違いを生んでいることが判明した。

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