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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115658685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211187508.8，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法是由王艺潭;袁野;吴安彪;王一舒设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法，属于学习索引技术领域。该方法对历史查询数据流中Top‑k查询频繁项进行挖掘并按各网格内估计查询频数均匀划分网格，各网格被查询读取的概率基本相近，所以当某网格内拥有查询频繁项多时，该网格内总数据点数就更少，从而在读取该网格所在磁盘页面时，遍历的数据点就少，进而提高了查询倾斜工作负载下空间数据的查询速度；设计合理的映射函数确保位于小编号单元网格中的点的映射值比位于大编号单元网格中的点的映射值小，对不易排序的多维数据依照网格编号赋予单调递增的映射值。从而在处理查询问题时，可轻松获取需要读取的单元网格，减少对查询范围以外网格的读取，提升查询速度。

本发明授权基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法在权利要求书中公布了：1.基于查询频繁项划分空间数据的多维学习索引构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：对d维空间数据V基于Top-k查询频繁项的估计查询频数均匀划分网格，其中每一个小网格称为单元网格，每个单元网格内具有存在于该单元网格经度和纬度范围之间的数据点； 所述Top-k查询频繁项指的是给定历史查询数据流中估计查询频数最大的k个数据项； 所述历史查询数据流中的每个数据项ω*由空间数据V中被查询问题应答的数据点组成； 所述d维空间数据V中的数据点表示为key＝x0,…,xα,…,xd-1，其中xd-1表示数据点在第d-1维属性上的值； 步骤2：根据每一个数据点与其所在单元网格起始点之间的距离、该单元网格的起始点与结束点之间的距离，计算空间数据V中每个数据点的映射值； 步骤3：将每个单元网格内数据点划分到不同编号的碎片内，再将每个碎片指向磁盘页面，构建碎片的本地模型，从而完成多维学习索引的构建，并将该索引命名为频繁项学习索引TKFI-LI； 所述碎片为逻辑地址，表示为Sid，代表编号为id的碎片；同一个单元网格上的数据点会被指向多个碎片，同一个碎片会被指向一个或多个磁盘页面；所述碎片到磁盘页面的映射关系被记录在碎片的本地模型中；所述碎片的本地模型由一系列局部碎片的本地模型组成，其中是编号为id的碎片Sid的本地模型，每一个局部碎片都有自己的本地模型； 步骤4：构建与TKFI-LI配合使用的范围查询算法。

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