Attribution Score Alignment in Explainable Data Management

要約

データベースからのクエリ回答のデータベースタプルの関連性を定量化するために、さまざまな属性スコアが提案されています。
その中には、因果関係の責任、Shapleyの価値、Banzhaf Power-Index、および因果効果があります。
それらは、主に計算特性の観点から、単独で分析されています。
この作業では、手元のクエリに基づいてこれらのスコアのアライメントの調査を開始します。
つまり、タプルの互換性のあるランキングを誘導するかどうかです。
スコアのペアが常に揃っている膨大なクラスのクエリを識別することができ、他のスコアが揃っていないものを特定することができます。
外因性のタプルの存在は、この点で重要な違いをもたらすことがわかります。

要約(オリジナル)

Different attribution-scores have been proposed to quantify the relevance of database tuples for a query answer from a database. Among them, we find Causal Responsibility, the Shapley Value, the Banzhaf Power-Index, and the Causal Effect. They have been analyzed in isolation, mainly in terms of computational properties. In this work, we start an investigation into the alignment of these scores on the basis of the queries at hand; that is, on whether they induce compatible rankings of tuples. We are able to identify vast classes of queries for which some pairs of scores are always aligned, and others for which they are not. It turns out that the presence of exogenous tuples makes a crucial difference in this regard.

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