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申请/专利权人：复旦大学;星环信息科技(上海)股份有限公司

摘要：本发明属于数据库查询技术领域，具体为一种基于混合自回归模型与采样的查询基数估计方法。本发明包括构建一种多路并行掩码自编码模型，该模型可以更好地学习数据中的联合概率分布；一种离线连接键采样的基数估计方法，该方法通过依照连接键在多表连接中进行单表采样，以完成基数估计；一种将自回归模型与连接键采样混合的基数估计方法，可以结合两者的基数估计优势，提高基数估计方法的整体准确性。本发明可以减少传统自回归模型进行基数估计时的查询高分位误差，提高基数估计的稳定性，提高查询优化器生成的查询计划质量，加速数据库的查询执行。

主权项：1.一种基于混合自回归模型与采样的查询基数估计方法，其特征在于，具体步骤为：一多路并行掩码自编码模型设计与训练：所述的多路并行掩码自编码模型，以下简称模型，具体是利用多个掩码自编码层并行构筑的多层神经网络模型，使用原始数据集进行训练，获取原始数据库数据表中不同列间的联合概率分布；所述多路并行掩码自编码模型，包括Embedding编码层、运算模块；运算模块包括数据特征提取层，数据特征增强层与最终运算层；模型最后输出为不同列间的条件概率分布；所述特征提取层包括多个掩码自编码层和一个平均池化层；其中，所述掩码自编码层源自掩码自回归模型的单层结构，通过在层间设置掩码使得全连接层获取自回归性；所述特征增强层，其结构与特征提取层相同，也包括多个掩码自编码层和一个平均池化层，所述掩码自编码层源自掩码自回归模型的单层结构，通过在层间设置掩码使得全连接层可以获取自回归性；所述最终计算层，包括一个完整且较大的掩码自编码层W；二离线连接键采样：所述的离线连接键采样，以下简称采样，具体步骤包含确定采样构建模式图顺序、采样比例确认与基于连接进行采样；三混合自回归模型与离线连接键采样的基数估计：所述的混合自回归模型与离线连接键采样的基数估计，具体包括:查询的基数估计，离线连接键采样上的基数估计，混合基数估计，得到最终查询基数估计值。

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百度查询： 复旦大学 星环信息科技(上海)股份有限公司 基于混合自回归模型与采样的查询基数估计方法