Finding relational redescriptions

We introduce relational redescription mining, that is, the task of finding two structurally different patterns that describe nearly the same set of object pairs in a relational dataset. By extending redescription mining beyond propositional and real-valued attributes, it provides a powerful tool to match different relational descriptions of the same concept. We propose an alternating scheme for solving this problem. Its core consists of a novel relational query miner that efficiently identifies discriminative connection patterns between pairs of objects. Compared to a baseline Inductive Logic Programming (ILP) approach, our query miner is able to mine more complex queries, much faster. We performed extensive experiments on three real world relational datasets, and present examples of redescriptions found, exhibiting the power of the method to expressively capture relations present in these networks

Compositional Mining of Multi-Relational Biological Datasets

High-throughput biological screens are yielding ever-growing streams of information about multiple aspects of cellular activity. As more and more categories of datasets come online, there is a corresponding multitude of ways in which inferences can be chained across them, motivating the need for compositional data mining algorithms. In this paper, we argue that such compositional data mining can be effectively realized by functionally cascading redescription mining and biclustering algorithms as primitives. Both these primitives mirror shifts of vocabulary that can be composed in arbitrary ways to create rich chains of inferences. Given a relational database and its schema, we show how the schema can be automatically compiled into a compositional data mining program, and how different domains in the schema can be related through logical sequences of biclustering and redescription invocations. This feature allows us to rapidly prototype new data mining applications, yielding greater understanding of scientific datasets. We describe two applications of compositional data mining: (i) matching terms across categories of the Gene Ontology and (ii) understanding the molecular mechanisms underlying stress response in human cells

Menetelmiä jälleenkuvausten louhintaan

In scientific investigations data oftentimes have different nature. For instance, they might originate from distinct sources or be cast over separate terminologies. In order to gain insight into the phenomenon of interest, a natural task is to identify the correspondences that exist between these different aspects. This is the motivating idea of redescription mining, the data analysis task studied in this thesis. Redescription mining aims to find distinct common characterizations of the same objects and, vice versa, to identify sets of objects that admit multiple shared descriptions. A practical example in biology consists in finding geographical areas that admit two characterizations, one in terms of their climatic profile and one in terms of the occupying species. Discovering such redescriptions can contribute to better our understanding of the influence of climate over species distribution. Besides biology, applications of redescription mining can be envisaged in medicine or sociology, among other fields. Previously, redescription mining was restricted to propositional queries over Boolean attributes. However, many conditions, like aforementioned climate, cannot be expressed naturally in this limited formalism. In this thesis, we consider more general query languages and propose algorithms to find the corresponding redescriptions, making the task relevant to a broader range of domains and problems. Specifically, we start by extending redescription mining to non-Boolean attributes. In other words, we propose an algorithm to handle nominal and real-valued attributes natively. We then extend redescription mining to the relational setting, where the aim is to find corresponding connection patterns that relate almost the same object tuples in a network. We also study approaches for selecting high quality redescriptions to be output by the mining process. The first approach relies on an interface for mining and visualizing redescriptions interactively and allows the analyst to tailor the selection of results to meet his needs. The second approach, rooted in information theory, is a compression-based method for mining small sets of associations from two-view datasets. In summary, we take redescription mining outside the Boolean world and show its potential as a powerful exploratory method relevant in a broad range of domains.Tieteellinen tutkimusaineisto kootaan usein eri termistöä käyttävistä lähteistä. Näiden erilaisten näkökulmienvälisten vastaavuuksien ja yhteyksien tunnistaminen on luonnollinen tapa lähestyä tutkittavaa ilmiötä. Väitöskirjassa tarkastellaan juuri tähän pyrkivää data-analyysimenetelmää, jälleenkuvausten louhintaa (redescription mining). Jälleenkuvausten tavoitteena on yhtäältä kuvata samaa asiaa vaihoehtoisilla tavoilla ja toisaalta tunnistaa sellaiset asiat, joilla on useita eri kuvauksia. Jälleenkuvausten louhinnalla on mahdollisia sovelluksia mm. biologiassa, lääketieteessä ja sosiologiassa. Biologiassa voidaan esimerkiksi etsiä sellaisia maantieteellisiä alueita, joita voidaan luonnehtia kahdella vaihtoehtoisella tavalla: joko kuvaamalla alueen ilmasto tai kuvaamalla alueella elävät lajit. Esimerkiksi Skandinaviassa ja Baltiassa on ensinnäkin samankaltaiset lämpötila- ja sadeolosuhteet ja toisekseen hirvi on yhteinen laji molemmilla alueilla. Tällaisten jälleenkuvausten löytäminen voi auttaa ymmärtämään ilmaston vaikutuksia lajien levinneisyyteen. Lääketieteessä taas jälleenkuvauksilla voidaan löytää potilaiden taustatietojen sekä heidän oireidensa ja diagnoosiensa välisiä yhteyksiä, joiden avulla taas voidaan mahdollisesti paremmin ymmärtää itse sairauksia. Aiemmin jälleenkuvausten louhinnassa on rajoituttu tarkastelemaan totuusarvoisia muuttujia sekä propositionaalisia kuvauksia. Monia asioita, esimerkiksi ilmastotyyppiä, ei kuitenkaan voi luontevasti kuvata tällaisilla rajoittuneilla formalismeilla. Väitöskirjatyössä laajennetaankin jälleenkuvausten käytettävyyttä. Työssä esitetään ensimmäinen algoritmi jälleenkuvausten löytämiseen aineistoista, joissa attribuutit ovat reaalilukuarvoisia ja käsitellään ensimmäistä kertaa jälleenkuvausten etsintää relationaalisista aineistoista, joissa asiat viittaavat toisiinsa. Lisäksi väitöskirjassa tarkastellaan menetelmiä, joilla jälleenkuvausten joukosta voidaan valita kaikkein laadukkaimmat. Näihin menetelmiin kuuluvat sekä interaktiivinen käyttöliittymä jälleenkuvausten louhintaan ja visualisointiin, että informaatioteoriaan perustuvaa parametriton menetelmä parhaiden kuvausten valitsemiseksi. Kokonaisuutena väitöskirjatyössä siis laajennetaan jälleenkuvausten louhintaa totuusarvoisista muuttujista myös muunlaisten aineistojen käsittelyyn sekä osoitetaan menetelmän mahdollisuuksia monenlaisilla sovellusalueilla.Méthodes pour la fouille de redescriptions Lors de l'analyse scientifique d'un phénomène, les données disponibles sont souvent de différentes natures. Entre autres, elles peuvent provenir de différentes sources ou utiliser différentes terminologies. Découvrir des correspondances entre ces différents aspects fournit un moyen naturel de mieux comprendre le phénomène à l'étude. C'est l'idée directrice de la fouille de redescriptions (redescription mining), la méthode d'analyse de données étudiée dans cette thèse. La fouille de redescriptions a pour but de trouver diverses manières de décrire les même choses et vice versa, de trouver des choses qui ont plusieurs descriptions en commun. Un exemple en biologie consiste à déterminer des zones géographiques qui peuvent être caractérisées de deux manières, en terme de leurs conditions climatiques d'une part, et en terme des espèces animales qui y vivent d'autre part. Les régions européennes de la Scandinavie et de la Baltique, par exemple, ont des conditions de températures et de précipitations similaires et l'élan est une espèce commune aux deux régions. Identifier de telles redescriptions peut potentiellement aider à élucider l'influence du climat sur la distribution des espèces animales. Pour prendre un autre exemple, la fouille de redescriptions pourrait être appliquée en médecine, pour mettre en relation les antécédents des patients, leurs symptômes et leur diagnostic, dans le but d'améliorer notre compréhension des maladies. Auparavant, la fouille de redescriptions n'utilisait que des requêtes propositionnelles à variables booléennes. Cependant, de nombreuses conditions, telles que le climat cité ci-dessus, ne peuvent être exprimées dans ce formalisme restreint. Dans cette thèse, nous proposons un algorithme pour construire directement des redescriptions avec des variables réelles. Nous introduisons ensuite des redescriptions mettant en jeu des liens entre les objets, c'est à dire basées sur des requêtes relationnelles. Nous étudions aussi des approches pour sélectionner des redescriptions de qualité, soit en utilisant une interface permettant la fouille et la visualisation interactives des redescriptions, soit via une méthode sans paramètres motivée par des principes de la théorie de l'information. En résumé, nous étendons la fouille de redescriptions hors du monde booléen et montrons qu'elle constitue une méthode d'exploration de données puissante et pertinente dans une large variété de domaines

Redescription Mining: An Overview.

International audienceIn many real-world data analysis tasks, we have different types of data over the same objects or entities, perhaps because the data originate from distinct sources or are based on different terminologies. In order to understand such data, an intuitive approach is to identify thecorrespondences that exist between these different aspects. This isthe motivating principle behind redescription mining, a data analysistask that aims at finding distinct commoncharacterizations of the same objects.This paper provides a short overview of redescription mining; what it is and how it is connected to other data analysis methods; the basic principles behind current algorithms for redescription mining; and examples and applications of redescription mining for real-world data analysis problems

Relations, objects, and the composition of analogies

Abstract This research addresses the kinds of matching elements that determine analogical relatedness and literal similarity. Despite theoretical agreement on the importance of relational match, the empirical evidence is neither systematic nor definitive. In three studies, participants performed online evaluations of relatedness of sentence pairs that varied in either the object or relational match. Results show a consistent focus on relational matches as the main determinant of analogical acceptance. In addition, analogy does not require strict overall identity of relational concepts. Semantically overlapping but nonsynonymous relations were commonly accepted, but required more processing time. Finally, performance in a similarity rating task partly paralleled analogical acceptance; however, relatively more weight was given to object matches. Implications for psychological theories of analogy and similarity are addressed