Impostazioni Molti algoritmi operano su una singola relazione o tabella, mentre molti database del mondo reale memorizzano le informazioni in più tabelle (Domingos, 2003).
Domanda Quali tipi di algoritmi apprendono bene da più tabelle (relazionali). In particolare, sono interessato agli algoritmi applicabili alle attività di regressione e classificazione (non a quelli orientati all'analisi della rete, ad esempio la previsione dei collegamenti).
Sono a conoscenza di diversi approcci elencati di seguito (ma sono sicuro che mi manca un po '):
- Data mining multi-relazionale (MRDM) (Dzeroski, 2002)
- Programmazione logica induttiva (ILP) (Muggleton, 1992)
- Statistical Relational Learning (SRL) (Getoor, 2007)
Džeroski, S. (2003). Data mining multi-relazionale: un'introduzione. Newsletter di esplorazioni ACM SIGKDD.
Getoor, Lise e Ben Taskar, a cura di. Introduzione all'apprendimento statistico relazionale. Stampa del MIT, 2007.
S. Muggleton e C. Feng. Induzione efficiente di programmi logici. Negli atti della prima conferenza sulla teoria dell'apprendimento algoritmico, pagine 368–381. Ohmsha, Tokyo, 1990.