På senare tid har intresset ökat både att utvidga ILP till att omfatta beskrivningslogik och att tillämpa den på kunskapsupptäckter i databaser. I detta dokument presenterar vi en ny strategi för föreningsregeln gruvdrift som behandlar flera nivåer av beskrivning granularitet. Den bygger på hybridspråket AL-log som möjliggör en enhetlig behandling av både relationella och strukturella egenskaper hos data. En generalitetsordning och en nedsänkt förfiningsoperatör för AL-log-mönsterrymder definieras på grundval av underkonsumtion av frågetecken. Denna ram har implementerats i SPADA, ett ILP-system för gruvdrift flernivå föreningsregler från rumsliga data. Som ett belysande exempel rapporterar vi experimentella resultat som erhållits genom att köra den nya versionen av SPADA om georeferenserade folkräkningsdata från Manchester Stockport.
Även om det har presenterats som ett system som kan använda är-en hierarkier, WARMR är inte ett system för gruvdrift flernivå föreningsregler eftersom det saknar mekanismer för taxonomiska resonemang REF.
Inducing Multi-Level Association Rules from Multiple Relations
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}