কম্পিউটার টিউটোরিয়াল

মাল্টি-রিলেশনাল ডেটা মাইনিং কী?

মাল্টি-রিলেশনাল ডেটা মাইনিং (MRDM) পদ্ধতিগুলো একটি রিলেশনাল ডেটাবেস থেকে একাধিক টেবিল (রিলেশন) ধারণকারী প্যাটার্ন খুঁজে বের করে। প্রতিটি টেবিল বা রিলেশন একটি এন্টিটি বা সম্পর্ককে প্রতিনিধিত্ব করে, যা অ্যাট্রিবিউটের একটি সেট দ্বারা বর্ণিত। রিলেশনগুলির মধ্যে লিংক তাদের পারস্পরিক সম্পর্ক দেখায়।

প্রপজিশনালাইজেশন (Propositionalization)

ট্র্যাডিশনাল ডেটা মাইনিং পদ্ধতিগুলো (যা অনুমান করে ডেটা একটি একক টেবিলে থাকে) প্রয়োগ করার একটি উপায় হল প্রপজিশনালাইজেশন, যা জয়েন এবং অগরিগেশন ব্যবহার করে একাধিক রিলেশনাল ডেটাকে একটি একক ফ্ল্যাট ডেটা রিলেশনে রূপান্তরিত করে।

এটি একটি বিশাল, অনিচ্ছাকৃত "ইউনিভার্সাল রিলেশন" (সকল অ্যাট্রিবিউট ধারণকারী) তৈরি করতে পারে। বরং আবার, এটি তথ্য হারানোর কারণ হতে পারে, যার মধ্যে ডেটাবেস ডিজাইনের লিংক দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা গুরুত্বপূর্ণ সেম্যান্টিক তথ্যও অন্তর্ভুক্ত।

মাল্টি-রিলেশনাল ডেটা মাইনিং-এর উদ্দেশ্য

মাল্টি-রিলেশনাল ডেটা মাইনিং রিলেশনাল ডেটা থেকে সরাসরি জ্ঞান আবিষ্কার করতে লক্ষ্য করে। এর বিভিন্ন ফাংশন রয়েছে, যেমন: মাল্টি-ন্যাশনাল ক্লাসিফিকেশন, ক্লাস্টারিং, এবং ফ্রিকোয়েন্ট প্যাটার্ন মাইনিং।

মাল্টি-রিলেশনাল ক্লাসিফিকেশন

মাল্টি-রিলেশনাল ক্লাসিফিকেশনের সুবিধা হল একটি ক্লাসিফিকেশন মডেল তৈরি করা যা বিভিন্ন রিলেশনের তথ্য ব্যবহার করে। একটি ডেটাবেসে মাল্টি-রিলেশনাল ক্লাসিফিকেশনের জন্য, একটি টার্গেট রিলেশন Rt থাকে, যেসের টাপলগুলো টার্গেট টাপল নামে পরিচিত এবং ক্লাস লেবেলের সাথে যুক্ত। অন্য রিলেশনগুলো নন-টার্গেট। প্রতিটি রিলেশনের একটি প্রাইমারি কী থাকতে পারে (যে রিলেশনে টাপলগুলিকে অনন্যভাবে চিহ্নিত করে) এবং একাধিক ফরেন কী (যেখানে একটি রিলেশনের প্রাইমারি কী অন্য রিলেশনের ফরেন কীতে সংযুক্ত হতে পারে)।

যদি টু-ক্লাস প্রোব্লেম বিবেচনা করা হয়, তবে একটি ক্লাসকে পজিটিভ ক্লাস এবং অন্যটিকে নেগেটিভ ক্লাস হিসেবে বেছে নেওয়া যায়। একটি নির্ভুল মাল্টি-রিলেশনাল ক্লাসিফায়ার তৈরি করার কাজ হলো বিভিন্ন রিলেশনে প্রাসঙ্গিক ফিচার খুঁজে বের করা যা পজিটিভ এবং নেগেটিভ টার্গেট টাপলকে শ্রেণিবদ্ধ করতে সাহায্য করে।

হাইপোথেসিস ফর্ম: নিয়মের সেট

মাল্টি-রিলেশনাল ক্লাসিফিকেশনের সবচেয়ে জনপ্রিয় হাইপোথেসিস ফর্ম হল নিয়মের সেট (sets of rules)। প্রতিটি নিয়ম হলো প্রেডিকেটের একটি তালিকা (লজিক্যাল কনজাক্ট), যা একটি ক্লাস লেবেলের সাথে যুক্ত। একটি প্রেডিকেট হলো একটি রিলেশনে একটি অ্যাট্রিবিউটের ওপর একটি কনস্ট্রেইন্ট। একটি প্রেডিকেট প্রায়শই একটি নির্দিষ্ট জয়েন পাথের ভিত্তিতে সংজ্ঞায়িত করা হয়। একটি টার্গেট টাপল একটি নিয়মকে সন্তুষ্ট করে যদি এবং কেবল যদি সেটি সেই নিয়মের সকল প্রেডিকেটকে সন্তুষ্ট করে।

  1. ওয়েব কন্টেন্ট মাইনিং কী?

  2. ওয়েব স্ট্রাকচার মাইনিং কী?

  3. টেম্পোরাল ডেটা মাইনিং কী?

  4. স্থান-কাল ডেটা মাইনিং (Spatiotemporal Data Mining) কী?