Vi undersöker problemet med lärande gå frågor från användare exempel. Användaren presenteras med en uppsättning kandidat tuples och uppmanas att märka dem som positiva eller negativa exempel, beroende på om hon skulle vilja tuples som en del av föreningen resultat. Målet är att snabbt dra en godtycklig n-ary gå predikat över ett godtyckligt antal m av relationer samtidigt som antalet användarinteraktioner så minimalt som möjligt. Vi antar att vi inte tidigare känner till integritetsbegränsningarna i de inblandade förbindelserna. Att dra slutsatsen att gå predicera över flera relationer när referensbegränsningar är okända kan förekomma i flera program, såsom dataintegration, omvänd konstruktion av databasfrågor, och schema inference. I sådana scenarier är antalet tuples inblandade i föreningen typiskt stort. Vi introducerar en uppsättning strategier som låter oss inspektera sökområdet och aggressivt beskära vad vi kallar oinformativ tuples, och vi presenterar direkt för användaren de informativa-det vill säga de som gör det möjligt för användaren att snabbt hitta den målfråga hon har i åtanke. I den här artikeln fokuserar vi på slutsatsen om förening med jämlikhet predikat och även tillåta diskonterande gå predikat och projektion i frågorna. Vi karakteriserar exakt gränsen mellan dragbarhet och intractability för följande problem av intresse för dessa inställningar: konsekvent kontroll, inlärningsförmåga, och besluta om informativheten i en tuple. Därefter föreslår vi flera strategier för att presentera tuples till användaren i en given ordning som gör det möjligt att minimera antalet interaktioner. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom en experimentell studie av både riktmärken och syntetiska dataset.
Inlärning förena frågor från användarexempel REF visar ramen för slutsatser om anslutningar genom användarinteraktioner genom märkning tuples utan tillgång till integritetsbegränsningar.
Learning Join Queries from User Examples
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}