データ探索のためのサブテーブルの選択【JST・京大機械翻訳】

Razmadze Kathy; Amsterdamer Yael; Somech Amit; Davidson Susan B.; Milo Tova

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218721394590 整理番号：22P0299404

データ探索のためのサブテーブルの選択【JST・京大機械翻訳】

Selecting Sub-tables for Data Exploration

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発行年： 2022年03月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

データ科学の第一ステップを容易にするための大規模データテーブルの小型で有益なサブテーブルを作成するためのフレームワークを提案した。大きなデータテーブルテーブルTを与えられた場合,目標は,Tの列の部分集合を選択し,それらをTの列の部分集合に投影することによって,小さな固定次元のサブテーブルを作成することである。質問は,どの列と柱を,有益なサブテーブルを得るために選択すべきかである。著者らは,2つの相補的メトリックスに基づく「情報性」の概念を形式化して,それは,サブテーブルがTと多様性において顕著な相関ルールをいかによく捉えるかを測定するセルカバレッジである。これらのメトリックスを用いた最適サブテーブルの計算は実行不可能なので,テーブル埋込みを用いて相関ルールを間接的に説明する効率的なアルゴリズムを与えた。得られたフレームワークは,完全なサブテーブルを可視化し,また,サブテーブル上のクエリの結果を表示するのに使用可能であり,ユーザが結果を迅速に理解し,その後のクエリを決定するのを可能にする。実験結果は,ユーザスタディからのフィードバックだけでなく,著者らのメトリックによって測定される高品質サブテーブルを効率的に計算できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

通信網 , システム・制御理論一般 , データベースシステム

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