Abstrakt. Vi analyserar en relativ granne (RN) klassificerare, en enkel relationell prediktiv modell som förutspår endast baserat på klassetiketter av relaterade grannar, med hjälp av ingen inlärning och inga inneboende attribut. Vi visar att det fungerar förvånansvärt bra genom att jämföra det med mer komplexa modeller som Probabilistic Relational Models och Relational Probability Trees på tre datauppsättningar från publicerade verk. Vi hävdar att en enkel modell som denna bör användas som grund för att bedöma relationslärarnas resultat. Under de senaste åren har vi sett anmärkningsvärda framsteg i algoritmer för relationellt lärande, särskilt statistiskt baserade algoritmer. Dessa algoritmer har utvecklats inom en mängd olika forskningsområden och probleminställningar. Relationella uppgifter skiljer sig från traditionella data genom att de bryter mot antagandet om instansoberoende. Ärenden kan knytas till varandra eller knytas till varandra på olika sätt. Märket av en instans kan bero på de fall det är relaterat till antingen direkt eller genom godtyckligt långa kedjor av relationer. Denna relationsstruktur komplicerar ytterligare saker och ting, eftersom den gör det svårare, om inte omöjligt, att helt och hållet dela upp uppgifterna i prov- och tågsätt utan att förlora mycket relationsinformation. Den senaste tidens arbete har börjat undersöka grundläggande frågor inom relationslärande, såsom de dimensioner över vilka inlärare kan jämföras [11, 14, 25] samt frågor om länkberoende [13]. Vi breddar dessa undersökningar genom att beskriva en basmetod till vilken relationslärare bör jämföras vid bedömning av hur väl de har extraherat en användbar modell från den givna relationsstruktur-bortom vad som kan uppnås genom att endast titta på kända klass etiketter av närstående grannar. Nyligen probabilistiska relationsalgoritmer-t.ex., Probabilistic Relational Models (PRMs) [16, 10, 27], Relational Probability Trees (RPTs) [22] och Relational Bayesian Classifiers (RBCs) [23]-sök relationsutrymmet för användbara attribut och relationsstruktur av grannar (eventuellt mer än en länk bort). Medan det finns andra relationella inlärningsalgoritmer tillgängliga [7, 9, 6], Vi fokuserar i detta dokument på de tre namngivna algoritmer. Vi vet från klassisk maskininlärning att även mycket enkla statistiska metoder som naiva Bayes kan prestera anmärkningsvärt bra även jämfört med mer komplexa metoder. Men en fråga som ännu inte har fått mycket uppmärksamhet är hur mycket av relationslärarnas prestationer som beror på deras komplexitet och hur mycket som kan
wvRN REF presenterade en viktad röst relationell granne klassificerare för att lösa länk-baserade klassificeringsproblem baserat enbart på klass etiketter av länkade grannar.
A Simple Relational Classifier
{'venue': 'Proceedings of the Second Workshop on Multi-Relational Data Mining (MRDM-2003) at KDD-2003', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}