Learning in relational databases: an attribute-oriented approach

The development of efficient algorithms for learning from large relational databases is an important task in applicative machine learning. In this paper, we study knowledge discovery in relational databases and develop an attribute-oriented learning method which extracts generalization rules from relational databases. The method adopts the artificial intelligence “learning-from-examples” paradigm and applies in the learning process an attribute-oriented concept tree ascending technique which integrates database operations with the learning process and provides a simple and efficient way of learning from databases. The method learns both characteristic rules and classification rules of a learning concept, where a characteristic rule characterizes the properties shared by all the facts of the class being learned; while a classification rule characterizes the properties that distinguish the class being learned from other classes. The learning result could be a conjunctive rule or a rule with a small number of disjuncts. Moreover, learning can be performed with databases containing noisy data and exceptional cases using database statistics. Our analysis of the algorithms shows that attribute-oriented induction substantially reduces the computational complexity of the database learning process. Le développement d'algorithmes efficaces permettant l'apprentissage à partir de bases de donnees relationnelles est une fonction importante de l'apprentissage automatique applicatif. Dans cet article, les auteurs examinent la découverte des connaissances dans les bases de données relationnelles et élaborent une méthode d'apprentissage orientée sur l'attribut qui extrait des bases de données relationnelles les règies de généralisation. La méthode adopte le paradigme d'apprentissage à partir d'exemples et applique au processus d'apprentissage la technique de l'arbre des concepts orientés sur l'attribut qui incorpore les opérations de base de données au processus d'apprentissage, ce qui permet d'obtenir une méthode simple et efficace d'apprentissage à partir des bases de données. La méthode fait l'apprentissage des règies caractéristiques et des règies de classification d'un concept d'apprentissage; la règie caractéristique qualifie les pro-priétés communes à tous les faits d'une categorie faisant l'objet d'un apprentissage alors que la règie de classification caractérise les propriétés qui distinguent la catégorie faisant l'objet d'un apprentissage des autres catégories. Le résultat peut ětre une règie conjonctive ou une règie ayant un petit nombre de disjonctifs. Qui plus est, 1′apprentissage peut se faire avec des bases de données contenant des donnees bruitees et des cas exceptionnels utilisant des statistiques de bases de données. L'analyse des algorithmes démontre que l'induction orientée sur l'attribut réduit considérablement la complexité informàtique du processus d'apprentissage des bases de données.