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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询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：CN114722088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210477174.1，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询方法是由顾荣;黄文杰;袁春风;黄宜华设计研发完成，并于2022-05-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询方法。首先，对数据表中的元组进行标注，赋予标签。然后，将元组以及标签编码为向量形式。在此基础上，使用数据表元组向量训练机器学习模型，从而学习数据底层分布信息，因此可以生成数据表样本元组。接着，解析查询语句以获取查询关键信息，并根据样本分配算法计算各类样本元组的需要生成数量。最后，根据样本分配结果，利用训练完毕的机器学习模型生成相应数量的样本元组以组成样本表，并基于样本表估计近似查询结果。本发明可以减少近似查询中数据读取开销，在保证近似查询结果精度的前提下提高近似查询效率，解决现有近似查询方法采样效率低、结果误差大的问题。

本发明授权一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习模型样本生成的在线近似查询方法，包括以下步骤： 1对数据表中的每个元组x进行标注，选取所述元组在部分属性上的取值作为所述元组的标签y，从而标记所述元组的特征；同时利用偏斜数据感知优化方法计算所述数据表的统计信息，并分离所述数据表中的离群元组； 2使用输入编码器将所述元组x及所述元组x的标签编码为数值向量x′，使得机器学习模型能够基于所述数值向量x′进行训练；将所述元组x的属性划分为类别型属性和连续型属性，并分别使用不同的编码方法对两类属性取值进行编码； 3配置机器学习模型相关参数，并将所述数值向量作为训练数据供所述机器学习模型进行训练，使得所述机器学习模型学习数据表中的底层数据分布；完成训练后，所述机器学习模型能够生成样本数值向量； 4解析聚合查询语句以获取查询语义信息，所述查询语义信息包括所述聚合查询语句涉及的数据表信息、查询属性信息以及聚合函数信息； 5使用样本分配算法根据所述查询语义信息和采样率计算并分配各类标签样本应生成的数量；根据样本数量分配结果，利用所述机器学习模型生成指定数量的样本数值向量； 6输出解码器将所述样本数值向量解码为样本元组，并组成样本表；然后将所述离群元组合并到所述样本表中； 7替换所述聚合查询语句涉及的所述数据表，使所述聚合查询语句在所述样本表上执行；修改所述聚合查询语句中的聚合函数部分，缩放聚合函数结果值；使用并行多次采样优化方法提高最终近似查询结果精度； 所述步骤3中，在编码后的数据库元组及其标签上训练，从而学习条件数据分布，形成Table-CVAE模型。

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