一种用于商业智能探索的主观趣味性度量
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2019-07-17 v1
摘要
本文解决了为BI（商业智能）探索定义主观趣味性度量的问题。此类度量涉及对用户信念的先验建模。该问题的复杂性在于，在编写查询之前，不可能询问用户对其知识组成中每个元素的信念程度。为此，我们提出基于用户过去在数据立方体上的交互、立方体模式以及其他用户过去的活动来自动推断该用户信念。我们将信念表达为对用户潜在可访问的所有查询部分的概率分布形式，并使用随机游走学习该分布。然后利用该信念定义一种针对多维查询的首个主观趣味性度量。在模拟和真实探索上进行的实验表明，这种新的主观趣味性度量如何与原型性和真实用户行为相关联，并且查询部分提供了推断用户信念的合理代理。
引用
@article{arxiv.1907.06946,
title = {A Subjective Interestingness measure for Business Intelligence explorations},
author = {Alexandre Chanson and Ben Crulis and Nicolas Labroche and Patrick Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.06946},
year = {2019}
}