Going Beyond Provenance: Explaining Query Answers with Pattern-based Counterbalances
Going Beyond Provenance: Explaining Query Answers with Pattern-based Counterbalances
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超越出处：用基于模式的平衡解释查询答案
DOI：
10.1145/3299869.3300066
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Roy, Sudeepa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Miao, Zhengjie;Zeng, Qitian;Glavic, Boris;Roy, Sudeepa
基于来源和干预的技术已被用来解释聚合查询的令人惊讶的高或低结果。然而，此类技术可能会错过来自非来源数据的有趣解释。例如，一位多产的研究人员在某个地点和年份的出版物数量异常低，可以用同一年在另一个地点的出版物数量增加来解释。我们提出了一种通过反平衡来解释聚合查询中的异常值的新颖方法。也就是说，解释是与感兴趣的异常值相反方向的异常值。异常值的定义是 w.r.t.保存聚合数据的模式。我们提出了挖掘此类聚合回归模式（ARP）的有效方法，讨论了如何使用 ARP 来生成和排序解释，并通过实验证明了我们方法的效率和有效性。
Provenance and intervention-based techniques have been used to explain surprisingly high or low outcomes of aggregation queries. However, such techniques may miss interesting explanations emerging from data that is not in the provenance. For instance, an unusually low number of publications of a prolific researcher in a certain venue and year can be explained by an increased number of publications in another venue in the same year. We present a novel approach for explaining outliers in aggregation queries through counter- balancing. That is, explanations are outliers in the opposite direction of the outlier of interest. Outliers are defined w.r.t. patterns that hold over the data in aggregate. We present efficient methods for mining such aggregate regression pat- terns (ARPs), discuss how to use ARPs to generate and rank explanations, and experimentally demonstrate the efficiency and effectiveness of our approach.
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Pearson, Karl
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