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GFS：基于图的特征合成用于关系数据库预测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
为解决关系数据库中多表之间的复杂关系和手动特征工程的问题，提出了GFS图形特征合成框架。该框架利用单表模型的归纳偏差，成功捕捉了每个表中的错综复杂关系，并在四个真实的多表关系数据库上展现出色的性能。
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关键要点
- 关系数据库中缺乏专门为多表设置设计的机器学习模型。
- 提出了一种名为 GFS 的图形特征合成框架。
- GFS 以异质图的形式构建关系数据库。
- 框架充分利用单表模型的归纳偏差，成功捕捉每个表中的复杂关系。
- GFS 消除了手动特征工程的需求。
- 实验证明 GFS 在四个真实的多表关系数据库上具有出色的性能。
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