マルチリレーショナルデータマイニングとは何ですか？

マルチリレーショナルデータマイニング（MRDM）メソッドは、リレーショナルデータベースからいくつかのテーブル（リレーション）を含むデザインを検索します。各テーブルまたはリレーションは、一連の属性によって記述されるエンティティまたはリレーションを表します。関係間のリンクは、それらの間の関係を示しています。

従来のデータマイニング方法（データが単一のテーブルにあると想定）を適用する方法の1つは、結合と集計を使用して複数の関係データを単一のフラットなデータ関係に変換する提案化です。

これにより、（すべての属性を含む）巨大で望ましくない「普遍的な関係」が生成される可能性があります。さらに、データベース設計のリンクによって表される重要なセマンティック情報を含む情報が失われる可能性があります。

マルチリレーショナルデータマイニングは、リレーショナルデータから直接知識を発見することを目的としています。多国籍分類、クラスタリング、頻繁なパターンマイニングなど、さまざまなマルチリレーショナルデータマイニング機能があります。

マルチリレーショナル分類の利点は、さまざまな関係の情報を利用する分類モデルを構築することです。マルチリレーショナルクラスタリングは、タプルの属性と、異なる関係にあるタプルに関連するタプルを使用して、タプルをクラスターにグループ化することを目的としています。マルチリレーショナルの頻繁なパターンマイニングは、異なる関係にある相互接続されたアイテムを含むパターンを見つけることを目的としています。最初に、マルチリレーショナルデータマイニングの目的と手順を説明するための例として、マルチリレーショナル分類を使用できます。

マルチリレーショナル分類のデータベースには、1つのターゲットリレーションRtがあり、そのタプルはターゲットタプルと呼ばれ、クラスラベルに関連付けられています。他の関係は対象外です。各リレーションには、1つの主キー（リレーション内のタプルを一意に認識する）と複数の外部キー（あるリレーションの主キーを別のリレーションの外部キーに接続できる）を含めることができます。

2クラスの問題を検討できる場合は、一方のクラスをポジティブクラスとして選択し、もう一方をネガティブクラスとして選択できます。正確なマルチリレーショナル分類子を構築するためのサービスは、正と負のターゲットタプルを分類するのに役立つさまざまな関係の関連機能を見つけることです。

多関係分類の仮説の最も一般的な形式は、ルールのセットです。各ルールは、クラスラベルに関連付けられた述語のリスト（論理結合）です。述語は、リレーション内の属性に対する制約です。多くの場合、述語は特定の結合パスに基づいて定義されます。ターゲットタプルは、ルールのすべての述語を満たす場合にのみ、ルールを満たします。