De flesta företagsdata distribueras i flera relationsdatabaser med expertdesignade schema. Med hjälp av traditionella entabell maskininlärning tekniker över sådana data inte bara ådra sig en beräkningsstraff för att konvertera till en platt form (mega-join), även den människospecificerade semantiska information som finns i relationerna går förlorad. I detta dokument presenterar vi en praktisk, tvåfas hierarkisk metaklassificeringsalgoritm för relationsdatabaser med en semantisk uppdelning och erövra strategi. Vi föreslår en rekursiv, förutsägelseaggregeringsteknik över heterogena klassificeringar som tillämpas på enskilda databastabeller. Den föreslagna algoritmen utvärderades på tre olika datauppsättningar, nämligen TPCH-, PKDD- och UCI-riktmärken och visade en avsevärd minskning av klassificeringstiden utan någon förlust av förutsägelsenoggrannhet.
I REF föreslog författaren en skalbar tvåfasklassificeringsalgoritm för klassificering av relationsdata.
Combining heterogeneous classifiers for relational databases
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}