申请/专利权人：山东大学

申请日：2024-01-17

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117909363A

主分类号：G06F16/2453

分类号：G06F16/2453;G06F18/214;G06F16/242;G06F18/213;G06F18/241

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提出了一种基于动态样本推荐的基数估计方法及系统，涉及数据库基数估计领域，对数据库中的表以不同采样方法不同采样比例进行采样，采样得到的样本组成样本集；分别对样本集中的样本、数据库中的表和待估计的SQL语句进行编码，得到样本的特征、表的特征和SQL语句的特征；将上述三个特征输入到训练好的样本推荐模型中，从样本集中推荐动态样本，得到最优样本集；在最优样本集上运行SQL语句，将得到的基数结果作为SQL语句在整体数据上的基数估计；本发明结合样本表示整体数据分布的特性和机器学习建模预测的方法，构建样本推荐模型，为每个SQL语句推荐合适的样本集，使得采样成本和基数估计的准确性都得到了改善。

主权项：1.一种基于动态样本推荐的基数估计方法，其特征在于，包括：对数据库中的表以不同采样方法不同采样比例进行采样，采样得到的样本组成样本集；分别对样本集中的样本、数据库中的表和待估计的SQL语句进行编码，得到样本的特征、表的特征和SQL语句的特征；将样本的特征、表的特征和SQL语句的特征输入到训练好的样本推荐模型中，从样本集中推荐动态样本，得到最优样本集；在最优样本集上运行SQL语句，将得到的基数结果作为SQL语句在整体数据上的基数估计。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 一种基于动态样本推荐的基数估计方法及系统

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