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リリース・ノート
リリース4.2
E86925-01(原本部品番号:E64607-03)
2017年3月
Oracle Data Miner 4.2リリース・ノートOracle Data Miner 4.2では拡張した相関ルール・アルゴリズムをサポートしており、これを使用すると、ユーザーは相関モデルを構築する前にアイテムをフィルタできます。
ユーザーは、相関構築ノード・エディタ、相関モデル・ビューアおよびモデル詳細ノード・エディタでフィルタを設定できます。
関連項目:
Oracle Data Minerユーザーズ・ガイドOracle Data Miner 4.2は、パーティション・モデルの構築時のビルド設定、研修データのサンプリング、シフトおよびスケール変換などの数値データの準備を含むOracle Data Miningの拡張機能をサポートするように拡張されました。
注意:
これらの設定は、Oracle Data Miner 4.2がOracle Database 12.2に接続している場合に使用可能です。アルゴリズムの変更は次のとおりです。
「詳細のレベル」を設定すると、現在の設定「クラスタ統計の収集」が置き換わります。
使用される基礎となるアルゴリズム設定はEMCS_CLUSTER_STATISTICSです(値はAll=ENABLEおよびHierarchy=DISABLE)。追加された設定と非推奨になった設定があります。
乱数シード
モデル検索
小さいコンポーネントの削除
非推奨になった設定:
概算 ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION
次の変更が一般化線形モデルのアルゴリズム設定に含まれています。変更は分類モデルと回帰モデルの両方に適用されます。
収束許容値 GLMS_CONV_TOLERANCE
反復数 GLMS_NUM_ITERATIONS
バッチ行 GLMS_BATCH_ROWS
ソルバー GLMS_SOLVER
スパース・ソルバー GLMS_SPARSE_SOLVER
概算 ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION
カテゴリ型予測子の処理 GLMS_SELECT_BLOCK
機能識別のサンプリング GLMS_FTR_IDENTIFICATION
機能の受入れ GLMS_FTR_ACCEPTANCE
次の変更がk-Meansアルゴリズム設定に含まれています。
詳細のレベル KMNS_DETAILS
乱数シード KMNS_RANDOM_SEEDS
増加係数
次の変更がSupport Vector Machineのアルゴリズム設定に含まれています。この変更は、線形カーネル関数とガウス・カーネル関数の両方に適用可能です。
ソルバー SVMS_SOLVER
反復数 SVMS_NUM_ITERATIONS
拘束条件 SVMS_REGULARIZER
バッチ行 SVMS_BATCH_ROWS
SVMS_NUM_PIVOTS注意:
ガウス・カーネル関数にのみ適用されます。アクティブな学習
SVMS_KERNEL_CACHE_SIZE注意:
ガウス・カーネル関数にのみ適用されます。次の変更が単一値分解および主要コンポーネント分析アルゴリズムに含まれます。
ソルバー SVDS_SOLVER
許容範囲 SVDS_TOLERANCE
乱数シード SVDS_RANDOM_SEED
オーバー・サンプリング SVDS_OVER_SAMPLING
べき乗法 SVDS_POWER_ITERATION
概算 ODMS_APPROXIMATE_COMPUTATION
Oracle Data Miner 4.2では、明示的セマンティック分析アルゴリズムと呼ばれる新機能の抽出アルゴリズムをサポートしています。
このアルゴリズムは、明示的機能抽出ノードと機能比較ノードの2つの新しいノードでサポートされています。
明示的機能抽出ノードは、明示的セマンティック分析アルゴリズムを使用して構築されます。
ドキュメント分類
情報の取得
セマンティックに関連する計算
機能比較ノードを使用すると、比較する2つのデータ・ソース・ノードに含まれるテキスト・データ内のセマンティック関連の計算を実行できます。
2つの入力データ・ソース。データ・ソースは、データ・ソース・ノードで接続されたレコードのデータ・フローか、ノード内でユーザーが入力した単一のレコード・データにすることができます。ユーザーが入力したデータの場合、入力データ・プロバイダは不要です。
1つの入力機能抽出モデルまたは明示的機能抽出モデル。ここで、モデルはセマンティック関連の計算用に選択できます。
Oracle Data Miner 4.2のモデル・ビューアがOracle Data Miningでの変更を反映するように拡張されました。
モデル・ビューアの拡張機能は次のとおりです。
モデル内の計算済設定はモデル・ビューアの「設定」タブに表示されます。
新規ユーザーの埋込み変換ディクショナリ・ビューが「設定」の下にある「入力」タブと統合されます。
ビルド詳細データが「サマリー」の下にある「サマリー」タブに表示されます
クラスタ・モデル・ビューアでは、部分的な詳細を含むモデルを検出し、これを示すメッセージを表示します。これは、k-Meansモデル・ビューアおよび期待値の最大化モデル・ビューアにも適用されます。
Oracle Data Miningでは、監視対象外の属性重要度ランキングをサポートしています。列の属性重要度ランキングが生成されますが、ターゲット列を選択する必要がありません。列のフィルタ・ノードでは、監視対象外の属性重要度ランキングをサポートするように拡張されました。
Oracle Data Miner 4.2では、モデル・ビューアおよびイベント・ログにモデル構築に関するアラートを記録します。
モデル・ビューア: 構築アラートが「アラート」タブに表示されます。
イベント・ログ: すべての構築アラートが、ジョブ名、ノード、サブ・ノード、時間およびメッセージなどの詳細情報とともに表示されます。
Oracle Data Miningでは、Rモデル実装をOracle Data Miningフレームワーク内に追加する機能を提供しています。Rモデル統合をサポートするために、Oracle Data Miner 4.2は、分類、回帰、クラスタリングおよび機能抽出などのマイニング機能を備えた新規Rビルド・ノードとともに拡張されました。
Oracle Data Miner 4.2では、パーティション化されたモデルの構築およびテストをサポートしています。
構築ノード
適用ノード
テスト・ノード
集計ノードがDATEおよびTIMESTAMPデータ型をサポートするように拡張されました。
DATEおよびTIMESTAMPデータ型の場合、使用可能な関数はCOUNT()、COUNT (DISTINCT())、MAX()、MEDIAN()、MIN()、STATS_MODE()です。
JSON問合せノードを使用すると、ARRAY、BOOLEAN、NUMBERおよびSTRINGなどのデータ型を持つ属性に対してフィルタ条件を指定できます。
「すべて」または「いずれか」を使用して、データにフィルタを階層順に適用できます。ユーザーは、次のオプションのいずれかを使用して、リレーショナル・データ予測または集計定義(あるいはその両方)に使用するデータにフィルタを適用するかどうかを指定することもできます。JSONネスト解除 — リレーショナル・データ形式で予測に使用するJSONデータにフィルタを適用します。
集計 — 集計に使用するJSONデータにフィルタを適用します。
JSONネスト解除および集計 - 両方にフィルタを適用します。
すべての構築ノードは、研修データのサンプリングおよび数値データの準備をサポートするように拡張されました。
拡張は、すべての構築ノード・エディタの「サンプリング」タブに実装されています。デフォルトで、「サンプリング」オプションは「オフ」に設定されています。「オン」に設定すると、ユーザーはサンプルの行サイズを指定したり、システムで決定される設定を選択できます。
注意:
データ準備は、相関構築モデルではサポートされていません。異常検出ノードの編集
相関構築ノードの編集
分類構築ノードの編集
クラスタリング構築ノードの編集
明示的機能抽出構築ノードの編集
特徴抽出構築ノードの編集
回帰構築ノードの編集
テキスト設定は、次の機能をサポートするように拡張されています。
シノニム(シソーラス)のテキストのサポート: Oracle Data Minerのテキストのマイニングは、シノニムをサポートしています。デフォルトでは、シソーラスはロードされません。ユーザーは、Oracle Textで提供されているデフォルトのシソーラスを手動でロードするか、独自のシソーラスをアップロードする必要があります。
「テキスト」タブに追加された新規設定:
トークンに必要な最小行(ドキュメント)数
すべての行(ドキュメント)のトークンの最大数
BIGRAM設定に追加された新規トークン:
BIGRAM: ここで、NORMALトークンはバイグラムと混在しています
STEM BIGRAM: ここで、STEMトークンが最初に抽出され、ステム・バイグラムが形成されます。
ワークフローを(追加または削除された)新しい列で更新する場合、「入力データ定義のリフレッシュ」オプションを使用します。
SELECT*機能と同等です。このオプションを使用すると、必要に応じて列を含めるか除外するためのワークフロー定義をすばやくリフレッシュできます。注意:
「入力データ定義のリフレッシュ」オプションは、データ・ソース・ノードおよびSQL問合せノードでコンテキスト・メニュー・オプションとして使用できます。Oracle Data Miner 4.2では、次のデータ型の入力が、データ・ソース・ノードの列としておよびワークフロー内の計算済の新しい列として許可されます。
RAW
ROWID
UROWID
URITYPE
URITYPEデータ型は多数のサブ・タイプ・インスタンスを提供しており、これらもOracle Data Miner 4.2でサポートされています。これらを次に示します。HTTPURITYPE
DBURITYPE
XDBURITYPE
Oracle Data Minerでは、Oracle Database 12.1.0.2以降のインメモリー列ストア(IM列ストア)をサポートしています。これは、特別な列型フォーマットで表およびパーティションのコピーを格納するオプションの静的SGAプールです。
Oracle Data Miner 4.2では、ワークフローでノードのインメモリー列をサポートするように拡張されました。インメモリー列設定のためのデータ圧縮方式および優先度レベルを設定するオプションが、「ノードのパフォーマンス設定の編集」ダイアログ・ボックスで使用できます。
Oracle Data Miner 4.2では、ワークフローを特定の日時に実行するようにスケジュールする機能をサポートしています。
スケジュール済ワークフローは表示のみに使用可能です。スケジュール済ワークフローを取り消すオプションを使用できます。スケジュール済ワークフローを取り消した後、ワークフローの編集および再スケジュールが可能になります。
ポーリングのパフォーマンスおよびリソース使用状況機能が新しいユーザー・インタフェースで拡張されました。
POLLING_IDLE_ENABLEDが、追加されています。これは、「ワークフロー・ジョブ」および「スケジュール済ジョブ」ユーザー・インタフェースに適用されます。ただし、実行中のワークフローをモニターするときに、ワークフロー・エディタで自動的にポーリングが続行されます。注意:
POLLING_IDLE_ENABLEDをTRUEに設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。POLLING_IDLE_ENABLEDをFALSEに設定すると、手動問合せが設定されます。新しいドッキング可能なウィンドウスケジュールされたワークフローが追加され、スケジュール済ジョブのリストが表示されます。これにより、ユーザーはスケジュール済ジョブを管理できます。
ワークフロー・ジョブの手動リフレッシュ。
Oracle Data Minerリポジトリ設定による自動更新の管理オーバーライド。
新規設定オプションによる「ワークフロー・ジョブ」プリファレンスへのアクセス。
ワークフローのステータス・ポーリングのパフォーマンスが拡張されました。
この拡張には、新規リポジトリ・ビュー、リポジトリ・プロパティおよびユーザー・インタフェースの変更が含まれています。
リポジトリ・ビューODMR_USER_WORKFLOW_ALL_POLLが、ワークフロー・ステータスのポーリングに追加されています。
次のリポジトリ・プロパティが追加されています。
POLLING_IDLE_RATE: 実行中と検出されるワークフローが存在しない場合に、クライアントがデータベースをポーリングする比率を決定します。
POLLING_ACTIVE_RATE: 実行中と検出されるワークフローが存在する場合に、クライアントがデータベースをポーリングする比率を決定します。
POLLING_IDLE_ENABLED: ワークフロー・ステータスの自動問合せを使用するか、手動問合せを使用するかを決定します。これは、「ワークフロー・ジョブ」および「スケジュール済ジョブ」ユーザー・インタフェースに適用されます。ただし、実行中のワークフローをモニターするときに、ワークフロー・エディタで自動的にポーリングが続行されます。注意:
POLLING_IDLE_ENABLEDをTRUEに設定すると、ワークフロー・ステータスの自動問合せが設定されます。POLLING_IDLE_ENABLEDをFALSEに設定すると、手動問合せが設定されます。POLLING_COMPLETED_WINDOW: ポーリング問合せ結果に完了したワークフローを含めるのに必要な時間を決定します。
PURGE_WORKFLOW_SCHEDULER_JOBS: Data Minerワークフローの実行によって生成された古いOracle Schedulerオブジェクトをパージします。
PURGE_WORKFLOW_EVENT_LOG: イベント・ログ内でワークフローごとにワークフローの実行を保持する数を制御します。制限内に維持されるように、古いワークフローのイベントをパージします。
新規ユーザー・インタフェースには「スケジュール済ジョブ」ウィンドウが含まれています。これを使用すると、SQL Developer 4.2の「ツール」メニューと「ビュー」メニューの両方の「Data Miner」オプションからアクセスできます。
128バイトのスキーマ名、表名、列名およびシノニムのサポートが今後のOracle Databaseリリースで使用可能になります。Oracle Databaseをサポートするために、Oracle Data Minerリポジトリ・ビュー、表、XMLスキーマおよびPL/SQLパッケージが128バイトの名前をサポートするように拡張されています。
このリリースの既知の問題と制限事項は次のとおりです。
「相関モデル構築」ノードは、「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できません。
「表の作成」ノードを介して「JSON問合せ」ノードから取得したデータを永続化し、永続化したデータを「相関モデル構築」ノードの入力として使用する必要があります。
JSON集計が定義されている(「サブ・グループ化」あり)場合、分類ノードと回帰モデル構築ノードは、「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できません。
「表の作成」ノードを介して「JSON問合せ」ノードから取得したデータを永続化し、永続化したデータをこれらの構築ノードの入力として使用する必要があります。
注意:
JSON集計が定義されていない（「サブ・グループ化」なし）場合、「ビルド」ノードは「JSON問合せ」ノードから直接取得したデータを使用できます。JSONデータを問い合せるノードに「パラレル問合せ」を設定すると、ワークフローでランタイム・エラーが発生します。データベースの「パラレル問合せ」を「オン」に設定して実行すると、JSON問合せは失敗します。「ORA-12805: パラレル問合せサーバーが突然停止しました。」というエラー・メッセージが表示されます。
「ノード」コンテキスト・メニューに、「パラレル問合せ」を設定するオプションがあります。「パラレル問合せ」をクリックしてノードを選択し、パラレル設定を構成します。
「データの表示」ビューアには、選択したデータ・ノードを問い合せるときに「パラレル問合せ」を「オン」に設定するオプションがあります。
どちらの場合もエラーが発生し、同じエラー・メッセージが表示されます。
注意:
Oracle Database 12.1.0.2パッチは、Oracleサポートを通じてご請求ください。注意:
例外が生成されなければ、Oracle Data Miner 4.2インストール時のこれらのエラー・メッセージは無視できます。Oracleのアクセシビリティについての詳細情報は、Oracle Accessibility ProgramのWebサイト(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=docacc)を参照してください。
Oracle Supportへのアクセス
サポートを購入したオラクル社のお客様は、My Oracle Supportを介して電子的なサポートにアクセスできます。詳細情報は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=info)か、聴覚に障害のあるお客様は(http://www.oracle.com/pls/topic/lookup?ctx=acc&id=trs)を参照してください。
Oracle® Data Minerリリース・ノート, リリース4.2
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