Sammanfattning Hittills har system för induktiv logisk programmering (ILP) i stor utsträckning antagit att alla data som behövs för lärande har tillhandahållits i början av modellkonstruktionen. När det gäller tillämpningsområden som telekommunikation, astronomi, textbehandling, finansmarknader och biologi genereras maskingenererade data kontinuerligt och i stor skala. Vi ser minst fyra typer av problem som detta innebär för ILP: (1) det kanske inte är möjligt att lagra alla data, även i sekundärt minne; (2) även om det var möjligt att lagra data, kan det vara opraktiskt att konstruera en godtagbar modell med hjälp av partitioneringsmetoder som upprepade gånger utför dyra täcknings- eller subkonsumtionstester på data; (3) modeller som konstruerats någon gång kan bli mindre effektiva, eller till och med ogiltiga, när fler data blir tillgängliga (exemplifieras av "driv"-problemet när begrepp identifieras); och (4) representationen av datainstanserna kan behöva ändras när fler data blir tillgängliga (ett slags "språklig drift"-problem). I detta dokument undersöker vi antagandet av en stream-baserad on-line-inlärningsstrategi för relationsdata. Specifikt undersöker vi representationen av relationsdata i både en oändlig-attribut-inställning, och i den vanliga fasta-attribut-inställningen, och utvecklar implementationer som använder ILP-motorer i kombination med on-line modell-byggare. Varje programs beteende undersöks med hjälp av en uppsättning kontrollerade experiment, och prestanda i praktiska miljöer visas genom att man konstruerar kompletta teorier för några av de största biokemiska datauppsättningar som hittills undersökts av ILP-system, inklusive ett med en miljon exempel; så vitt vi vet, första gången detta empiriskt har visats med ILP på en verklig datauppsättning.
Slutligen, från ILP-viewpoint, REF visar hur det är möjligt att konstruera Winnow-baserade modeller i en oändlig-attribut inställning med hjälp av en ILP-motor med en ström-baserad modell av data.
An empirical study of on-line models for relational data streams
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}