การตั้งค่า อัลกอริทึมจำนวนมากทำงานบนความสัมพันธ์หรือตารางเดียวในขณะที่ฐานข้อมูลในโลกแห่งความจริงจำนวนมากเก็บข้อมูลในหลายตาราง (Domingos, 2003)
คำถาม อัลกอริทึมชนิดใดที่เรียนรู้ได้ดีจากหลาย ๆ ตาราง (เชิงสัมพันธ์) โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันสนใจในอัลกอริทึมที่ใช้กับงานการถดถอยและการจัดหมวดหมู่ (ไม่ใช่งานที่เน้นการวิเคราะห์เครือข่ายเช่นการคาดการณ์ลิงก์)
ฉันตระหนักถึงวิธีการหลายอย่างที่ระบุไว้ด้านล่าง (แต่ฉันแน่ใจว่าฉันขาดบางอย่าง):
- การทำเหมืองข้อมูลแบบหลายสัมพันธ์ (MRDM) (Dzeroski, 2002)
- การเขียนโปรแกรมตรรกะอุปนัย (ILP) (Muggleton, 1992)
- การเรียนรู้เชิงสถิติ (SRL) (Getoor, 2007)
Džeroski, S. (2003) การทำเหมืองข้อมูลหลายสัมพันธ์: การแนะนำ จดหมายข่าว ACM SIGKDD Explorations
Getoor, Lise และ Ben Taskar, eds ความรู้เบื้องต้นเชิงสถิติเชิงสัมพันธ์ กด MIT, 2007
S. Muggleton และ C. Feng การเหนี่ยวนำที่มีประสิทธิภาพของโปรแกรมตรรกะ ในการประชุมครั้งแรกของทฤษฎีการเรียนรู้ขั้นตอนวิธีหน้า 368–381 Ohmsha, Tokyo, 1990