RelBench：斯坦福大学最新发布，将关系型数据库转为图形表示，提高预测准确性

在人工智能的迅猛发展中，深度学习技术已经成为推动众多行业革新的核心力量。

然而，如何将这些先进的算法有效地应用于复杂的关系型数据库，一直是学术和工业界共同面临的挑战。

为了解决这一问题，来自斯坦福大学、Kumo.AI 和马克斯普朗克信息学研究所的研究人员推出了RelBench项目。

项目简介

RelBench利用图神经网络（GNN）的方法，允许研究者在含有多个表的关系型数据库上训练深度学习模型。

这种方法的创新之处在于，它能够更有效地处理和理解数据库中的复杂关系，从而提高预测的准确性和模型的泛化能力。

此外，RelBench支持与PyTorch等流行的深度学习框架兼容，确保了它的广泛适用性和易用性。

RelBench包含图中的五个组件：

7个数据库，共包含30项任务，涵盖了从医疗保健到电子商务等多个领域，极大地丰富了研究的场景和数据的多样性。

轻松加载数据，并通过pkey-fkey链接构建图形。

可以使用个人模型，我们使用PyTorch Geometric和PyTorch Frame提供了第一个模型实现。

标准化评估器——您需要做的就是生成测试样本的预测列表，RelBench会计算指标以确保标准化评估。

一个公开的评估体系，包括一个开放的排行榜。

这使得全球的研究人员可以在相同的标准下比较不同算法的性能，推动了技术的公平竞争和快速进步。

研究人员将他们的RDL方法与跨各种预测任务的传统手动特征工程方法进行了比较。

从图片中可以看到，RDL 模型始终优于或匹配手动设计模型的准确性，同时将所需的人工和代码减少了**90%**以上。

在实体分类任务中，RDL 在用户流失和项目流失方面分别达到**70.45%和82.39%**的 AUROC 分数，显著超过了传统的 LightGBM 分类器。

应用前景

RelBench的实际应用前景非常广泛。

在医疗领域，利用 RelBench 开发的模型可以帮助预测疾病风险和患者的治疗反应，从而提供更加个性化的医疗服务。

在电子商务领域，这些模型能够优化库存管理和顾客推荐系统，提高企业的运营效率和客户满意度。

此外，RelBench还可以应用于金融服务、智能制造等多个行业，帮助企业解析大数据，提升决策质量。

项目链接：

https://github.com/snap-stanford/relbench

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2407.20060