As one of the position statements in this special issue states (Domingos; this issue), (multi-)relational data min- ing (MRDM) is a field whose time has come. The present article provides an entry point into this lively and exciting research area. Since many of the MRDM techniques around have their origin in logic-based approaches to learning and inductive logic programming (ILP), an introduction to ILP was given first. Three major approaches to MRDM were covered next: relational association rules, relational deci- sion trees and relational distance-based approaches. Finally, a brief overview of the literature and Internet resources in this area were provided for those looking for more detailed information. While a variety of successful applications of MRDM exist, these are not covered in this article: we refer the reader to [20], as well as Page and Craven; Domingos; and Getoor (this issue). The bulk of this special issue is devoted to hot topics and recent advances in MRDM. To some extent, hot topics in MRDM mirror hot topics in data mining and machine learn- ing. These include ensemble methods (not covered here, see, e.g., Chapter 12 of [16]), kernel methods (Gaertner; this is- sue), probabilistic methods (De Raedt and Kersting; this is- sue), and scalability issues (Blockeel and Sebag; this issue). The same goes for application areas, with computational bi- ology and bioinformatics being the most popular (Page and Craven; this issue). Web mining and link mining (link analy- sis/link discovery) follow suit (Domingos; this issue; Getoor; this issue).
Mining data that is richer in structure than a single ta- ble is rightfully attracting an ever increasing amount of re- search effort. It is important to realize that the formulation of multi-relational data mining is very general and has as special cases mining of data in the form of sequences, trees, and graphs. A survey article (Washio and Motoda; this is- sue) and a position statement (Holder and Cook; this issue) on mining data in the form of graphs are included in this special issue. Exploring representations that are richer than propositional and poorer than full first-order logic may be well worthwhile, because of the possibility to design more efficient algorithms.
In summary, the issue provide an introduction to the im- portant and exciting research field of multi-relational data mining. It also outlines recent advances and interesting open questions. (The latter include, for example, the seamless integration of MRDM approaches within actual database management systems (DBMSs) and using the query opti- mization techniques of the DBMSs to improve the efficiency of MRDM approaches.) In this way, we hope to attract the attention of data mining researchers and stimulate new re- search and solutions to open problems in this area, which can have practical applications and far reaching implications for the entire field of data mining.
Results (
Thai) 2:
[Copy]Copied!
เป็นหนึ่งคำสั่งตำแหน่งในอเมริกาฉบับพิเศษนี้ (Domingos ปัญหานี้), (multi-) ข้อมูลเชิง min-ing (MRDM) เป็นเขตเวลาที่มา บทความปัจจุบันมีจุดเข้ามามีชีวิตชีวา และน่าตื่นเต้น เนื่องจากหลายเทคนิค MRDM รอบมีจุดเริ่มต้นของพวกเขาในตรรกะโดยใช้วิธีการเรียนรู้และการโปรแกรมตรรกะเชิงอุปนัย (ILP), บทนำ ILP ได้รับครั้งแรก แนวทางหลักสาม MRDM ได้ครอบคลุมต่อไป: สมาคมสัมพันธ์ ต้นไม้เชิง deci-sion และแนวทางตามระยะทางเชิง สุดท้าย ภาพรวมโดยย่อของวรรณกรรมและทรัพยากรของอินเทอร์เน็ตในพื้นที่นี้ได้สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ในขณะที่ความหลากหลายของความสำเร็จของ MRDM อยู่ เหล่านี้จะไม่รวมอยู่ในบทความนี้: เราถึงอ่าน [20], หน้าและ Craven Domingos และ Getoor (ปัญหานี้) จำนวนมากของปัญหาพิเศษนี้จะทุ่มเทเพื่อหัวข้อร้อนและล่าสุดก้าว MRDM บ้าง ร้อนหัวข้อในหัวข้อร้อนกระจก MRDM ในการทำเหมืองข้อมูลและเครื่องเรียนรู้-ไอเอ็นจี รวมถึงวงดนตรีวิธี (ไม่รวมอยู่ที่นี่ ดู เช่น 12 บทของ [16]), วิธีเคอร์เนล (Gaertner นี้ - ฟ้อง), วิธี probabilistic (De Raedt และ Kersting นี้ - ฟ้อง), และปัญหาภาระ (Blockeel และ Sebag ปัญหานี้) เช่นเดียวกับพื้นที่แอพพลิเคชัน bi-ology คำนวณกับ bioinformatics เป็นนิยมมากที่สุด (หน้าและ Craven ปัญหานี้) เว็บทำเหมืองแร่และเหมืองลิงค์ (ค้นพบ analy sis/ลิงค์ เชื่อมโยง) ตามชุด (Domingos ปัญหา Getoor ปัญหานี้) .
ทำเหมืองข้อมูลที่ขึ้นในโครงสร้างมากกว่าเดียวตา-ble เป็นพวกดึงดูดจำนวนความพยายามค้นหาเรื่องที่เคยเพิ่มขึ้น สำคัญว่า กำหนดของการทำเหมืองข้อมูลหลายเชิงทั่วไปมาก และได้เป็นกรณีพิเศษการทำเหมืองข้อมูลในแบบฟอร์มลำดับ ต้นไม้ และกราฟได้ บทความสำรวจ (Washio และ Motoda นี้ - บางซื่อ) และรายงานตำแหน่ง (ใส่และปรุง ปัญหานี้) ข้อมูลการทำเหมืองในรูปแบบของกราฟจะรวมอยู่ในฉบับพิเศษนี้ สำรวจแทนที่ยิ่งขึ้นกว่า propositional และย่อมกว่าตรรกะลำดับแรกเต็ม อาจจะคุ้มค่าดี เนื่องจากความสามารถในการออกแบบมากอัลกอริทึมการ
สรุป ปัญหาให้แนะนำ im เกาะและเขตวิจัยตื่นเต้นทำเหมืองหลายเชิง มันยังแสดงความก้าวหน้าล่าสุดและเปิดคำถามที่น่าสนใจ (หลังรวม เช่น การรวมของ MRDM ยื่นภายในระบบการจัดการฐานข้อมูลจริง (DBMSs) และใช้เทคนิค opti mization แบบสอบถามของ DBMSs เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ MRDM ยื่น) ด้วยวิธีนี้ เราหวังว่าจะดึงดูดความสนใจของนักวิจัยการทำเหมืองข้อมูล และกระตุ้นใหม่ใหม่ค้นหาและแก้ไขปัญหาการเปิดปัญหาในพื้นที่นี้ ซึ่งได้ประยุกต์ใช้งานจริงและผลกระทบที่เข้าใกล้ไกลสำหรับฟิลด์ทั้งหมดของการทำเหมืองข้อมูลได้
Being translated, please wait..
