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Complex aggregates in relational learning

机译：关系学习中的复杂集合

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摘要

In relational learning, one learns patterns from relational databases, which usually contain multiple tables that are interconnected via relations. Thus, an example for which a prediction is to be given may be related to a set of objects that are possibly relevant for that prediction. Relational classifiers differ with respect to how they handle these sets: some use properties of the set as a whole (using aggregation), some refer to properties of specific individuals, however, most classifiers do not combine both. This imposes an undesirable bias on these learners. This dissertation describes a learning approach that avoids this bias, using complex aggregates, i.e., aggregates that impose selection conditions on the set to aggregate on.
机译：在关系学习中，人们从关系数据库中学习模式，关系数据库通常包含多个通过关系互连的表。因此，要给出预测的示例可以与可能与该预测相关的一组对象有关。关系分类器在处理这些集合的方式方面有所不同：一些分类器使用整个集合的属性（使用聚合），一些参考特定个体的属性，但是，大多数分类器不会将两者结合。这给这些学习者带来了不希望的偏见。本论文描述了一种学习方法，该方法使用复杂的集合（即，将选择条件强加于集合上的集合）来避免这种偏差。

著录项

  • 来源
    《AI communications》 |2008年第3期|p.219-220|共2页
  • 作者

    Celine Vens;

  • 作者单位

    K.U. Leuven, Department of Computer Science, Celestijnenlaan 200A, 3001 Leuven, BelgiumE-mail: celine.vens@cs.kuleuven.be;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Relational learning, inductive logic programming, aggregation;

    机译：关系学习;归纳逻辑编程;聚合;

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