Databasanvändare utforskar ofta stora datamängder genom att köra aggregerade frågor som projekterar data ner till ett mindre antal punkter och dimensioner, och visualisera resultaten. Ofta, sådana visualiseringar kommer att avslöja outliers som motsvarar fel eller överraskande funktioner i inmatningsdata som. Tyvärr, databaser och visualiseringssystem ger inte ett sätt att arbeta bakåt från en avvikande punkt till de gemensamma egenskaperna hos (eventuellt många) oaggregerade inmatning tuples som motsvarar den avvikande. Vi föreslår Scorpion, ett system som tar en uppsättning användarspecificerade avvikande punkter i ett aggregerat frågeresultat som indata och finner predikat som förklarar avvikelserna i fråga om egenskaperna hos de inmatning tuples som används för att beräkna de valda outlier resultaten. Närmare bestämt visar denna förklaring att när den tillämpas på inmatningsdata, orsakar avvikelserna att försvinna från produktionen. För att hitta sådana predikat utvecklar vi en uppfattning om påverkan av en predikat på en given utdata, och utformar flera algoritmer som effektivt söker efter maximal påverkan predikat över indata. Vi visar att dessa algoritmer snabbt kan hitta outliers i två verkliga dataset (från en sensor distribution och en kampanj finans dataset), och köra order av magnitud snabbare än en naiv sökalgoritm samtidigt som den ger jämförbar kvalitet på en syntetisk dataset.
De predikat som undersöks i REF gäller endast för de tuples som beräknar de valda outlier resultaten, medan predikaten i vårt arbete påverkar hela inputen.
Scorpion: Explaining Away Outliers in Aggregate Queries
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}