Учиться везде

Реляционное глубокое обучение (RDL) стало мощной парадигмой для обучения напрямую на реляционных базах данных путем моделирования сущностей и их взаимосвязей в множестве взаимосвязанных таблиц. По мере развития этой парадигмы в сторону более крупных моделей и моделей реляционных баз, масштабируемые и реалистичные эталонные тесты необходимы для обеспечения систематической оценки и прогресса. В этой статье мы представляем RELBENCH v2, значительное расширение эталонного теста RELBENCH для RDL. RELBENCH v2 добавляет четыре крупномасштабных реляционных набора данных, охватывающих научные публикации, планирование ресурсов предприятия, потребительские платформы и клинические записи, увеличивая эталонный тест до 11 наборов данных, содержащих более 22 миллионов строк в 29 таблицах. Мы также вводим задачи автозаполнения, новый класс прогнозных целей, которые требуют от моделей непосредственного определения отсутствующих значений атрибутов в реляционных таблицах, с соблюдением временных ограничений, выходя за рамки традиционных задач прогнозирования, составляемых с помощью SQL-запросов. Кроме того, RELBENCH v2 выходит за рамки своих собственных наборов данных, интегрируя внешние бенчмарки и фреймворки оценки: мы преобразуем потоки событий из Temporal Graph Benchmark в реляционные схемы для унифицированной реляционно-временной оценки, взаимодействуем с ReDeLEx для обеспечения единообразного доступа к более чем 70 реальным базам данных, подходящим для предварительного обучения, и включаем наборы данных и задачи 4DBInfer для расширения охвата многотабличной оценки. Экспериментальные результаты показывают, что модели RDL стабильно превосходят базовые модели на основе одной таблицы в задачах автозаполнения, прогнозирования и рекомендаций, подчеркивая важность явного моделирования реляционной структуры. - RelBench v2: A Large-Scale Benchmark and Repository for Relational Data