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Automatic rule Discovery for Data Transformation Using Fusion of Diversified Feature Formats

Computers, Materials & Continua 2024年第7期80卷 695-713页

作者： G.Sunil Santhosh Kumar M.Rudra Kumar Department of CSE Jawaharlal Nehru Technological UniversityAnantapur515002India Department of CSE Marri Laxman Reddy Institute of Technology and ManagementHyderabad500043India Department of Information Technology Mahatma Gandhi Institute of TechnologyHyderabad500075India

This article presents an innovative approach to automatic rule discovery for data transformation tasks leveraging XGBoost,a machine learning algorithm renowned for its efficiency and *** framework proposed herein utilizes the fusion of diversified feature formats,specifically,metadata,textual,and pattern *** goal is to enhance the system’s ability to discern and generalize transformation rules fromsource to destination formats in varied ***,the article delves into the methodology for extracting these distinct features from raw data and the pre-processing steps undertaken to prepare the data for the *** sections expound on the mechanism of feature optimization using Recursive Feature Elimination(RFE)with linear regression,aiming to retain the most contributive features and eliminate redundant or less significant *** core of the research revolves around the deployment of the XGBoostmodel for training,using the prepared and optimized feature *** article presents a detailed overview of the mathematical model and algorithmic steps behind this ***,the process of rule discovery(prediction phase)by the trained XGBoost model is explained,underscoring its role in real-time,automated data *** employingmachine learning and particularly,the XGBoost model in the context of business rule engine(BRE)data transformation,the article underscores a paradigm shift towardsmore scalable,efficient,and less human-dependent data transformation *** research opens doors for further exploration into automated rule discovery systems and their applications in various sectors.

关键词： XGBoost business rule engine machine learning categorical query language humanitarian computing environment

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第二十届全国数据库学术会议

作者：高小明叶茂盛李红燕杨冬青北京大学信息科学中心视觉与听觉国家重点实验室北京大学计算机科学技术系视觉与听觉国家重点实验室

1引言当前,企业对其内部管理的信息化和基于Internet的网上交易越来越重视,企业信息系统在应用的广度和深度上达到了前所未有的层次。但是,随之而来的一个问题就是企业信息系统的维护越来越

关键词： business rule engine Information system rule model Rete algorithm

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