論文の概要: Predictive Query Language: A Domain-Specific Language for Predictive Modeling on Relational Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09572v1
• Date: Tue, 10 Feb 2026 09:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-11 20:17:43.468598
• Title: Predictive Query Language: A Domain-Specific Language for Predictive Modeling on Relational Databases
• Title（参考訳）: 予測クエリ言語:関係データベースの予測モデリングのためのドメイン特化言語
• Authors: Vid Kocijan, Jinu Sunil, Jan Eric Lenssen, Viman Deb, Xinwei Xe, Federco Reyes Gomez, Matthias Fey, Jure Leskovec,
• Abstract要約: 我々は、関係データベース上の予測タスクを定義するための予測クエリ言語(PQL)を提案する。 PQLでは、単一の宣言型クエリで予測タスクを指定することが可能で、トレーニングラベルの自動計算が可能になる。 我々は、その汎用性を2つの実装で示している。1つは、小規模で低レイテンシな使用のためのもので、もう1つは、大規模データベースを処理できるものだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.647010182417205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The purpose of predictive modeling on relational data is to predict future or missing values in a relational database, for example, future purchases of a user, risk of readmission of the patient, or the likelihood that a financial transaction is fraudulent. Typically powered by machine learning methods, predictive models are used in recommendations, financial fraud detection, supply chain optimization, and other systems, providing billions of predictions every day. However, training a machine learning model requires manual work to extract the required training examples - prediction entities and target labels - from the database, which is slow, laborious, and prone to mistakes. Here, we present the Predictive Query Language (PQL), a SQL-inspired declarative language for defining predictive tasks on relational databases. PQL allows specifying a predictive task in a single declarative query, enabling the automatic computation training labels for a large variety of machine learning tasks, such as regression, classification, time-series forecasting, and recommender systems. PQL is already successfully integrated and used in a collection of use cases as part of a predictive AI platform. The versatility of the language can be demonstrated through its many ongoing use cases, including financial fraud, item recommendations, and workload prediction. We demonstrate its versatile design through two implementations; one for small-scale, low-latency use and one that can handle large-scale databases.
• Abstract（参考訳）: リレーショナルデータにおける予測モデリングの目的は、例えば、ユーザーの将来の購入、患者の寛容のリスク、金融取引が不正である可能性を予測することである。 通常、機械学習の手法を駆使した予測モデルは、レコメンデーション、金融詐欺検出、サプライチェーン最適化、その他のシステムで使われ、毎日何十億もの予測を提供する。 しかし、機械学習モデルのトレーニングには、データベースから必要なトレーニング例(予測エンティティとターゲットラベル)を抽出する手作業が必要だ。 ここでは、リレーショナルデータベース上の予測タスクを定義するためのSQLにインスパイアされた宣言型言語であるPredictive Query Language(PQL)を紹介する。 PQLは、単一の宣言型クエリで予測タスクを指定することができ、回帰、分類、時系列予測、レコメンデータシステムなど、さまざまな機械学習タスクに対する自動計算トレーニングラベルを可能にする。 PQLはすでに、予測AIプラットフォームの一部として、一連のユースケースでうまく統合され、使用されている。 この言語の汎用性は、金融詐欺、アイテムレコメンデーション、ワークロード予測など、現在進行中の多くのユースケースを通じて実証することができる。 我々は,その汎用設計を2つの実装で実証する。1つは小型で低レイテンシで,もう1つは大規模データベースを処理できる。

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