데이터베이스 쿼리에서 매개 변수의 중요성: Shap 점수를 이용한 정량적 접근 방식

Conceptos Básicos

본 논문에서는 데이터베이스 쿼리 결과에 대한 매개 변수 값 선택의 중요성을 정량화하기 위한 새로운 프레임워크를 제안하며, 이 프레임워크는 게임 이론적 개념인 Shapley 값을 기반으로 쿼리 매개 변수의 중요도를 측정합니다.

Resumen

서론
본 연구는 데이터베이스 쿼리 결과에 대한 매개 변수 값 선택의 중요성을 정량화하는 프레임워크를 제안합니다. 쿼리 매개 변수는 데이터베이스 쿼리 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 이는 매개 변수의 중요성이나 선택된 값의 임의성을 잘못 나타낼 수 있습니다.
예를 들어, 쇼핑몰에서 특정 조건(옷, 여행, 부동산 등)으로 상품을 검색할 때, 너무 적은 수의 결과나 지나치게 비싼 결과를 생성하는 복잡한 매개 변수 양식을 작성할 수 있습니다. 이러한 경우, 부족한 결과에 대한 입력 값의 책임은 무엇일까요? 또한, 채용 면접 대상자를 선정하기 위해 데이터베이스 쿼리를 작성할 수 있습니다. 이때 매개 변수 선택이 사람들의 운명에 어느 정도 영향을 미치는지 궁금할 수 있습니다.
이 연구에서는 쿼리 Q의 데이터베이스 D에 대한 결과 Q(D)에 대한 개별 매개 변수 값의 중요성을 측정하기 위해 원칙적인 정량적 척도를 설정하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 관심 있는 매개 변수를 무작위로 변경할 때 결과가 어떻게 변경되는지 관찰하는 기본 아이디어에서 시작합니다. 또는 매개 변수가 값을 유지하는 동안 다른 모든 매개 변수가 무작위로 변경될 때 결과의 변화를 관찰할 수 있습니다. 그러나 이러한 정의는 매개 변수 간의 종속성을 무시합니다. 매개 변수를 변경해도 다른 매개 변수 값이 있는 경우 영향을 미치지 않을 수 있습니다(예: 여행 기간을 제한하면 연결 항공편 수는 중요하지 않음). 또는 값의 중요성을 과대평가할 수 있습니다(예: 입학 연도를 제한하기 때문에 학기 수를 변경하면 결과가 비어 있음).
게임 이론 및 Shapley 값
이는 게임 이론에서 수십 년 동안 연구되어 온 과제의 특수한 경우로 볼 수 있습니다. 팀의 이익에 대한 개별 기여를 어떻게 귀속시킬 수 있을까요? 특히, 매개 변수 값을 협력 게임의 플레이어로 볼 수 있습니다. 여기서 각 연합(이 경우 매개 변수 값 집합)에는 유틸리티가 있으며, 전체 유틸리티에 대한 각 매개 변수 값의 기여를 정량화하고자 합니다. 그런 다음 경제학, 법률, 생물 정보학, 범죄 분석, 네트워크 분석, 기계 학습 등을 포함한 많은 영역에서 수행된 것처럼 기여 귀속에 대한 기존 공식인 Shapley 값[Sha53]을 채택합니다(예: Shapley 값 핸드북[AFSS19] 참조). Shapley 값은 이익 공유에 대한 몇 가지 기본적인 합리성 공리[Sha53]에 따라 고유하다는 점에서 이론적으로 정당화됩니다. 데이터베이스의 맥락에서 이 값은 최근 쿼리 답변[LBKS20, DFKM22, ADF22, BFL24] 및 데이터베이스 불일치[LK22]에 대한 개별 튜플의 기여도와 클리닝 시스템의 결정에 대한 제약 조건의 기여도를 측정하기 위해 연구되었습니다[DFGS21].
그런 다음 우리의 과제는 한 가지 중심 질문으로 귀결됩니다. 우리는 어떤 게임을 하고 있을까요? 즉, 매개 변수 집합 J의 유틸리티는 무엇일까요? 위에서 논의한 두 가지 기본 아이디어를 따라 두 가지 유사한 방법을 생각해 볼 수 있습니다. 첫 번째 방법에서는 J의 매개 변수 값을 무작위로 변경할 때 쿼리 결과가 어떻게 변경되는지 측정합니다. 큰 변화가 관찰되면 J의 매개 변수 값이 중요한 것으로 간주됩니다. 이러한 변화는 무작위이므로 예상되는 변화를 취합니다. (결과의 변화를 측정하는 방법은 나중에 설명합니다.) 두 번째 방법에서는 결과의 변화를 다시 측정하지만 이제는 J의 매개 변수 값을 수정하고 나머지는 무작위로 변경할 때 그렇게 합니다. 그러나 이제는 J의 값을 사용하면 다른 매개 변수의 영향이 거의 없음을 나타내는 작은 변화가 관찰되면 J의 값이 중요한 것으로 간주됩니다. 이 두 번째 방법은 기계 학습에서 Shap 점수[LL17, LEC+20]로 알려져 있으며, LIME[RSG16] 및 Anchor[RSG18]와 같은 대안 외에도 기능에 대한 주요 점수 속성 방법 중 하나입니다. 이 점수는 특정 지정된 인스턴스에 대한 결정에 대한 각 기능 값의 영향을 정량화합니다. 흥미롭게도 위에서 설명한 첫 번째 방법도 Shap 점수와 일치하여 두 가지 방법이 실제로 동일한 척도를 정의한다는 것을 보여줍니다(정리 3.3). 우리는 일반적인 설정에서 이를 증명하며, 따라서 이러한 동등성은 기계 학습에서 Shap에 도달하는 또 다른 명백히 다른 방법을 보여주기 때문에 독립적인 관심사입니다.
기본 설정
쿼리 Q 및 데이터베이스 D의 컨텍스트에서 프레임워크를 구체화하기 위해 Q(D) 및 Q'(D)에 대해 추론하기 위한 몇 가지 필요한 메커니즘을 제공해야 합니다. 여기서 Q'는 매개 변수까지 Q와 동일합니다. J의 매개 변수에 대해 Q와 동일한 값을 사용하지만 나머지 매개 변수 값은 무작위로 선택됩니다. 특히, 이를 위해 다음과 같은 두 가지 메커니즘이 필요합니다.
(1) 쿼리의 가능한 매개 변수화에 대한 확률 분포 Γ,
(2) Q'(D)가 Q(D)에 얼마나 가까운지 정량화하기 위한 관계 간의 유사성 함수 s.
분포 Γ에는 매개 변수 값의 가능한 조합이 포함될 수 있으며, 확률적으로 독립적이거나 상관 관계가 있을 수 있습니다. s의 경우 집합 간의 유사성(예: [LRB08, SG19]와 같은 유사성 척도에 대한 설문 조사 참조) 또는 데이터베이스 복구의 컨텍스트에서 수행된 것처럼 속성 값 간의 거리를 고려하는 척도를 사용할 수 있습니다[BBFL08]. 3절에서 예를 들어 보겠습니다.
프레임워크의 중심 과제는 계산 복잡성입니다. Shap 점수(일반 Shapley 값과 마찬가지로)의 직접적인 정의에는 기하급수적인 연합 공간에 대한 합산이 포함되기 때문입니다. 실제로 계산은 Shap 점수[ABBM21]와 Shapley 값[FK92, DP94, LBKS20]의 간단한 적응에 대해서도 #P-hard라는 어려운 계산 문제가 될 수 있습니다. 따라서 프레임워크의 인스턴스화에는 특수한 복잡성 분석과 기하급수적인 시간의 순진한 계산을 우회하는 중요한 알고리즘이 필요합니다.
복잡성 분석
우리는 매개 변수가 확률적으로 독립적이고 각각 명시적 값-확률 쌍 모음으로 제공되는 유한 완전 인수 분해 분포에 대한 몇 가지 일반적인 통찰력을 확립하여 프레임워크의 복잡성 분석을 시작합니다. 첫째, 쿼리를 평가하고 유사성 척도를 계산하고 다항식 시간에 모든 매개 변수 조합을 열거할 수 있는 경우 Shap 점수를 다항식 시간에 계산할 수 있습니다. 우리는 Van den Broeck et al.[VdBLSS22]의 최근 일반적인 결과를 사용하여 이를 증명합니다. 이는 처리 가능성 가정 하에 Shap 점수가 무작위 매개 변수 값 하에서 예상 값의 계산으로 줄일 수 있음을 보여줍니다. 둘째, 합리적인 가정 하에 Shap 점수를 계산하는 것은 사소하지 않은 모든 유사성 함수에 대해 쿼리의 공백을 테스트하는 것만큼 어렵습니다. Shap 점수의 정의에는 개념적으로 쿼리를 여러 번 적용해야 하므로 이는 예상됩니다.
결합 쿼리
다음으로 매개 변수가 쿼리 원자의 상수인 결합 쿼리 클래스에 중점을 둡니다. 다시 말해, 각 선택 조건자가 x = p 형식을 갖는 Select-Project-Join 쿼리를 고려합니다. 여기서 x는 속성이고 p는 매개 변수입니다. 위의 일반적인 결과에서 이 경우 데이터 복잡성 하에서 처리 가능하다는 것이 따릅니다. 따라서 우리는 결합된 복잡성에 중점을 둡니다. 공백 문제는 다루기 어렵기 때문에 비순환 쿼리의 처리 가능한 조각을 고려하고 Shap 점수가 거기에서도 #P-hard가 될 수 있음을 보여줍니다.
그런 다음 전체 비순환 쿼리 클래스에 중점을 두고 세 가지 자연스러운 집합 기반 유사성 함수에 대해 Shap 점수를 다항식 시간에 계산할 수 있음을 확인합니다. 흥미롭게도 이것은 Shap 점수를 다항식 시간에 계산할 수 있는 중요한 경우를 제공합니다. Q(D) 및 Q'(D)가 입력 크기에서 기하급수적일 수 있으므로 구체화하기 어렵습니다.
확장
다음으로 결과를 필터가 있는 결합 쿼리로 확장합니다(6절). 결합 쿼리의 필터는 일반(필터 없는) 결합 쿼리의 할당에 대한 부울 조건(예: 내장 관계의 부울 조합(예: 부등식))이 될 수 있는 결합으로 간주될 수 있습니다. 필터에는 매개 변수(예: x ≥ p, 여기서 x는 변수이고 p는 매개 변수)가 포함될 수 있으며, 평소와 같이 Shap 점수에 관심이 있습니다. 우리는 이러한 추가로 인해 매개 변수화된 결합 쿼리(예: 전체 비순환 결합 쿼리)의 클래스에 필터를 추가할 때 처리 가능성 속성이 유지되는 경우를 식별하여 필터에 포함된 변수 및 매개 변수에 대한 구조적 가정에 의존하여 Shap 점수를 계산하기 어려울 수 있음을 보여줍니다. 쿼리 답변에서 비답변의 부재를 설명하는 것을 목표로 하는 "이유는 무엇입니까" 질문(비답변에 대한 출처라고도 함)에서 쿼리 연산자의 중요성을 측정하기 위해 이 확장을 적용한 예를 보여줍니다[CJ09b, BHT15, HCDN08, HH10, Her15, MGMS10, TC10b, HL14, LGC+16]. 이 질문은 튜플이 쿼리 결과 집합에 나타날 것으로 예상되지만 그 안에 없는 시나리오에서 발생합니다. 이러한 부재를 설명하기 위해 이전 연구에서는 여러 가지 설명 모델을 고려했습니다. 우리 작업은 튜플을 실격시키는 연산자를 찾는 데 중점을 둔 연산자 기반 접근 방식[CJ09b, BHT14, BHT15]과 일치합니다. 우리의 기여는 답변을 제거하는 게임에서 필터의 Shapley 값에 대한 연구입니다. 이를 위해 우리는 두 가지 그럴듯한 게임을 조사하고 관련 복잡성을 살펴봅니다. 원고에 설정된 결과를 이 분석에 어떻게 사용할 수 있는지 보여줍니다.
정확한 Shap 점수를 계산하는 것이 종종 불가능하다는 점을 감안할 때 근사 평가의 복잡성도 연구합니다(7절). 샘플링을 사용하여 추가 보장이 있는 효율적인 근사 체계(FPRAS)를 얻을 수 있음을 보여줍니다. 또한 근사값의 처리 가능성은 무작위 변수의 임의 하위 집합에 대한 조건부로 다항식 시간 샘플링을 제공하는 베이지안 네트워크(및 실제로 모든 분포)를 통해 상관 관계가 있는 매개 변수를 허용하도록 일반화됩니다.
컨퍼런스 버전과의 비교
이 작업의 요약 버전은 컨퍼런스 버전[GKLS24]에 실렸습니다. 해당 버전과 비교하여 이 원고에는 몇 가지 새로운 내용이 추가되었습니다. 첫째, 원고에는 모든 결과에 대한 전체 증명이 포함되어 있습니다. 둘째, 필터에 대한 연구(6절)가 새롭습니다. (컨퍼런스 버전에는 매개 변수화된 결합 쿼리에 부등식을 추가하는 것에 대한 제한된 논의가 포함되어 있습니다.) 셋째, 문제 정의, 변형 및 분석(6.2절)을 포함하여 이유는 무엇입니까 질문에 대한 적용도 완전히 새롭습니다.
구성
간략히 말해서 원고는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 2절의 예비 정의 후 3절에서 프레임워크를 소개하고 주의 깊게 동기를 부여합니다. 4절에서는 관련 계산 문제의 복잡성에 대한 몇 가지 일반적인 통찰력을 제시합니다. 5절에서는 결합 쿼리 및 독립 매개 변수의 특수한 경우에 중점을 둡니다. 6절에서는 필터 및 이유는 무엇입니까 질문에 대한 확장에 대해 설명합니다. 7절에서는 근사 계산 및 상관 매개 변수의 복잡성에 대해 설명합니다. 8절에서 원고를 마무리합니다.

Estadísticas

Ideas clave extraídas de

The Importance of Parameters in Database Queries

by Amir Gilad, ... a las arxiv.org 11-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.04606.pdf

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Shap 점수 기반 프레임워크를 쿼리 최적화 문제에 적용할 수 있을까요?

Shap 점수 기반 프레임워크는 쿼리 최적화 문제에 유용하게 적용될 수 있습니다. 쿼리 최적화는 데이터베이스 시스템의 중요한 과제 중 하나이며, 쿼리 실행 계획을 개선하여 쿼리 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. Shap 점수는 특정 쿼리 결과에 대한 각 매개변수의 중요도를 정량화하여 제공하기 때문에 쿼리 최적화에 다음과 같이 활용될 수 있습니다.

중요 매개변수 식별 및 인덱싱: Shap 점수가 높은 매개변수는 쿼리 결과에 큰 영향을 미치는 중요한 매개변수임을 나타냅니다. 따라서 이러한 중요 매개변수에 대한 인덱스를 생성하면 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 특정 날짜 범위의 항공편 검색 쿼리에서 Shap 점수 분석 결과 '출발일' 매개변수가 가장 중요한 것으로 나타났다면, '출발일'에 대한 인덱스를 생성하여 검색 속도를 높일 수 있습니다.

쿼리 재작성 및 단순화: Shap 점수가 낮은 매개변수는 쿼리 결과에 미치는 영향이 적기 때문에, 쿼리 성능에 큰 영향을 주지 않으면서 해당 매개변수를 제거하거나 조건을 완화하여 쿼리를 단순화할 수 있습니다. 이는 쿼리 실행 계획을 간소화하고 쿼리 최적화에 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 상품 검색 쿼리에서 Shap 점수 분석 결과 '색상' 매개변수의 중요도가 매우 낮게 나타났다면, 쿼리에서 '색상' 조건을 제거하여 더 많은 데이터를 빠르게 필터링하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

매개변수 값 범위 조정: Shap 점수 분석을 통해 특정 매개변수 값 범위에서 쿼리 결과의 변동성이 크다는 것을 파악할 수 있습니다. 이 경우, 해당 매개변수 값 범위를 더 작은 구간으로 분할하여 쿼리를 여러 개의 하위 쿼리로 나누어 실행하고, 각 하위 쿼리에 대해 최적화된 실행 계획을 수립할 수 있습니다.

그러나 Shap 점수 계산의 복잡성은 쿼리 최적화 과정에서 고려해야 할 사항입니다. Shap 점수 계산은 경우에 따라 많은 비용이 소요될 수 있으므로, 실시간 쿼리 최적화에는 적합하지 않을 수 있습니다. 따라서 Shap 점수는 쿼리 실행 빈도, 데이터 크기, 시스템 성능 등을 고려하여 쿼리 최적화에 선택적으로 활용되어야 합니다.

Shap 점수 계산의 복잡성으로 인해 실제 대규모 데이터베이스 시스템에서 이 프레임워크를 적용하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 이러한 문제를 완화하기 위한 효율적인 근사 알고리즘을 개발할 수 있을까요?

말씀하신 대로 Shap 점수 계산의 복잡성은 실제 대규모 데이터베이스 시스템에서 이 프레임워크를 적용하는 데 큰 어려움을 야기합니다. Shap 점수는 기본적으로 가능한 모든 매개변수 조합을 고려해야 하기 때문에 계산 복잡도가 높아질 수밖에 없습니다. 그러나 논문에서도 언급되었듯이 샘플링 기반의 근사 알고리즘을 활용하면 계산 복잡성을 줄이면서도 효율적인 Shap 점수 근사값을 얻을 수 있습니다.
다음은 Shap 점수 계산의 복잡성을 완화하기 위한 몇 가지 효율적인 근사 알고리즘입니다.

샘플링 기반 근사: 가능한 모든 매개변수 조합 대신, 무작위로 선택된 일부 조합에 대해서만 Shap 점수를 계산하는 방법입니다. 샘플링 방법으로는 Monte Carlo 샘플링, Latin Hypercube 샘플링 등이 있으며, 샘플 크기를 조절하여 정확도와 계산 시간 사이의 균형을 조절할 수 있습니다. 논문에서도 언급된 FPRAS (Fully Polynomial Randomized Approximation Scheme)는 샘플링 기반 근사의 대표적인 예시입니다. FPRAS는 다항 시간 내에 일정한 오차 범위 내에서 Shap 점수의 근사값을 계산할 수 있도록 보장합니다.

특징 하위 집합 선택: Shap 점수 계산에 사용되는 특징(매개변수)의 수를 줄이는 방법입니다. 모든 특징을 고려하는 대신, 쿼리 결과에 가장 큰 영향을 미치는 중요한 특징만 선택하여 Shap 점수를 계산합니다. 특징 선택에는 Shap 점수 자체를 활용하거나, 다른 특징 중요도 측정 기법(예: Information Gain, Gain Ratio)을 활용할 수 있습니다.

모델 단순화: 복잡한 쿼리 모델을 Shap 점수 계산에 용이한 형태로 단순화하는 방법입니다. 예를 들어, 의사 결정 트리, 선형 회귀 모델 등 Shap 점수 계산이 용이한 모델을 사용하여 원래 쿼리 모델을 근사할 수 있습니다.

분산 컴퓨팅: Shap 점수 계산을 여러 노드에 분산하여 처리 시간을 단축하는 방법입니다. Apache Spark, Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 활용하여 대규모 데이터셋에 대한 Shap 점수 계산을 병렬 처리할 수 있습니다.

인덱싱 및 캐싱: 자주 사용되는 쿼리 또는 매개변수 조합에 대한 Shap 점수를 미리 계산하여 저장해 두고, 필요할 때마다 재사용하는 방법입니다. 이를 통해 Shap 점수 계산에 소요되는 시간을 단축할 수 있습니다.

위에서 제시된 근사 알고리즘들은 각자의 장단점을 가지고 있으며, 실제 적용 시 데이터 크기, 쿼리 복잡도, 정확도 요구사항, 시스템 환경 등을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다.

Shap 점수는 데이터베이스 쿼리의 공정성 및 편향성을 분석하는 데 사용될 수 있을까요?

네, Shap 점수는 데이터베이스 쿼리의 공정성 및 편향성을 분석하는 데 유용하게 사용될 수 있습니다. Shap 점수는 특정 쿼리 결과에 대한 각 매개변수의 기여도를 정량화하여 제공하기 때문에, 특정 매개변수가 쿼리 결과에 미치는 영향을 분석하고, 이를 통해 쿼리의 공정성 또는 편향성을 파악할 수 있습니다.
예를 들어, 대출 심사 쿼리에서 Shap 점수 분석 결과 '성별' 또는 '인종'과 같은 민감한 속성이 쿼리 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다면, 해당 쿼리가 특정 성별이나 인종에 편향된 결과를 생성할 수 있음을 의미합니다. 반대로, Shap 점수 분석 결과 '신용 점수'나 '소득'과 같은 공정한 속성이 쿼리 결과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다면, 해당 쿼리가 비교적 공정하게 작동한다고 판단할 수 있습니다.
Shap 점수를 활용한 데이터베이스 쿼리의 공정성 및 편향성 분석은 다음과 같은 단계로 수행될 수 있습니다.

민감한 속성 식별: 분석 대상 쿼리에서 공정성을 저해할 수 있는 민감한 속성을 식별합니다. 예를 들어, 대출 심사 쿼리에서는 '성별', '인종', '종교' 등이 민감한 속성이 될 수 있습니다.

Shap 점수 계산: 식별된 민감한 속성을 포함한 모든 매개변수에 대한 Shap 점수를 계산합니다.

Shap 점수 분석: 민감한 속성의 Shap 점수를 다른 매개변수의 Shap 점수와 비교하여, 민감한 속성이 쿼리 결과에 미치는 영향을 분석합니다.

편향성 판단: Shap 점수 분석 결과를 바탕으로 쿼리의 공정성 또는 편향성을 판단합니다.

Shap 점수는 데이터베이스 쿼리의 공정성 및 편향성을 분석하고 개선하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 하지만 Shap 점수는 어디까지나 쿼리의 공정성 또는 편향성을 판단하는 데 참고할 수 있는 하나의 지표일 뿐이며, Shap 점수 분석 결과만으로 쿼리의 공정성을 단정 지을 수는 없습니다. 쿼리의 공정성을 종합적으로 판단하기 위해서는 Shap 점수 분석 결과와 더불어 데이터의 특성, 쿼리의 목적, 사회적 맥락 등을 함께 고려해야 합니다.