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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置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：CN115392477B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210884022.3，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置是由苗晓晔;彭佳真;吴洋洋;尹建伟设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置，该方法包括：解析数据库历史查询日志信息，获取给定目标数据集上的Skyline查询及其对应的基数构建训练集；根据目标数据集和训练集的分布信息，分别构建并训练其数据分布学习模型；将训练好的数据分布学习模型的模型参数作为基数估计模型的初始化参数，根据训练集训练基数估计模型；根据训练好的基数估计模型，输入查询点，得到最终的基数估计值。本发明为Skyline查询变体的基数估计提供解决方案，并确保了Skyline查询变体的基数估计中存在的单调性质，提出了一种高效准确的基数估计方法，拥有准确率高、效率高、鲁棒性强、扩展性强等优点。在现代数据库管理系统以及查询优化等领域有广阔的应用场景。

本发明授权基于深度学习的Skyline查询基数估计方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的Skyline查询基数估计方法，其特征在于，包括： 解析数据库的历史查询日志信息，从中筛选得到目标数据集上的Skyline查询及其对应的基数； 根据Skyline查询及其对应的基数构建训练集； 根据所述目标数据集和所述训练集的分布信息，分别构建并训练各自的数据分布学习模型； 构建基数估计模型，将训练好的数据分布学习模型的模型参数作为基数估计模型的初始化参数，通过所述训练集训练所述基数估计模型； 根据训练好的基数估计模型，输入查询点得到最终的基数估计值； 其中，所述基数估计模型的构建训练过程，包括： 1构建基于查询点的基数估计子模型MQ，所述基数估计子模型MQ由Transformer、池化层和线性连接层组成的第一深层神经网络，初始参数为训练好的目标数据集上数据分布学习模型的参数； 2构建基于查询参数的基数估计子模型MP，所述基数估计子模型MP由Transformer，池化层，线性连接层组成的第二深层神经网络，初始参数为训练好的训练集上数据分布学习模型的参数； 3将两个基数估计子模型的输出通过加权平均得到最终的基数估计值； 4将基数估计模型得到的结果与训练集中的基数真实值归一化后作为均方误差损失函数的输入，指导模型参数的优化； 5将所述查询点编码后输入到第一深层神经网络进行训练，得到基数估计子模型MQ，将所述查询点和查询参数拼接、编码后输入到第二深层神经网络进行训练，得到基于查询参数的基数估计子模型MP，其中基于查询参数的基数估计子模型MP在训练过程中始终保持模型参数为正，模型优化目标为最小化所述两个基数估计子模型的输出加权平均后与真实基数值的误差。

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