Forskning inom relationell datautvinning har två huvudinriktningar: att hitta globala modeller för en relationsdatabas och upptäckt av lokala relationsmönster i en databas. Medan relationsmönster visar hur attributvärden co-occur i detalj, deras enorma antal hindrar deras användning i dataanalys. Globala modeller ger å andra sidan bara en sammanfattning av hur olika tabeller och deras attribut relaterar till varandra och saknar detaljer om vad som händer på lokal nivå. I detta dokument introducerar vi ett nytt tillvägagångssätt som kombinerar de positiva egenskaperna i båda riktningarna: det ger en detaljerad beskrivning av den fullständiga databasen med hjälp av en liten uppsättning mönster. Mer specifikt använder vi ett rikt mönsterspråk och visar hur en databas kan kodas av sådana mönster. Sedan, baserat på MDL-principen, den nya RDB-KRIMP algoritmen väljer den uppsättning mönster som gör det möjligt för den mest kortfattade kodning av databasen. Denna uppsättning, kodtabellen, är en kompakt beskrivning av databasen i termer av lokala relationsmönster. Vi visar att denna resulterande uppsättning är mycket liten, både när det gäller databasstorlek och antal lokala relationsmönster: en minskning med upp till 4 storleksordningar uppnås.
RDB-Krimp REF är en metod för gruvrelationsdatabaser som är relaterad till vår genom att den också använder informationsteoretiska idéer för bedömning av mönster.
Characteristic relational patterns
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Psychology']}