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龙图腾网获悉大连民族大学申请的专利基于多头注意力机制的数据库基数估计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：CN119829544B 。

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：202411831799.9，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于多头注意力机制的数据库基数估计方法是由韩雨童;杨正暄;张建新;张俊星设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多头注意力机制的数据库基数估计方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多头注意力机制的数据库基数估计方法，属于数据库中数据处理的技术领域。包括以下步骤：获取数据集和标签；数据集预处理；构建基于注意力机制的多头网络；存聚合位置编码多头注意力模型的最优权重；计算该网络在测试集上的准确率。本发明的聚合位置编码多头注意力模型引入了轻量且高效的位置编码模块，聚合位置编码多头注意力模型融合多头自注意力和多头交叉注意力，它们分别用于捕获数据关系和查询依赖性。聚合位置编码多头注意力模型将位置编码与池化层堆叠，以自适应地突出最独特的特征内部信息，从而更好地计算对应查询的基数，提高数据库基数估计的准确度。

本发明授权基于多头注意力机制的数据库基数估计方法在权利要求书中公布了：1.基于多头注意力机制的数据库基数估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取数据库中预设属性的数据集和标签并按照将所述数据集按照70%，15%，15%的比例将数据集和标签随机划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2：构建基于注意力机制的聚合位置编码多头注意力模型；使用聚合位置编码多头注意力模型对数据和结构化查询语言的查询进行特征提取，通过基于M-estimator编码降低查询特征中极端值出现的概率，将所述特征控制在极端值出现的概率的平均值，用于数据库基数估计准确度的预测； 步骤3：对数据集进行预处理；将底层数据库按照一个属性一个直方图以及等频的方式按照一个区间包含相同的数量来划分直方图为若干直方图以及直方图特征化来对数据库表进行预处理；根据特征维度的位置索引将数据集中的数据分为数据库状态和查询部分特征并在列上合并成聚合位置编码多头注意力模型所需的二维数组； 查询特征从M-estimator编码后获得并且对于划分出训练部分和测试部分的查询，减去训练部分和测试部分的查询对应的均值并除以标准差，以达到对数缩放的目的； ； 其中，Q表示从工作负载中提取的特征，u表示查询特征的均值，表示查询特征的标准差，经过计算得到经过预处理以后的查询特征Qnorm；为了确保所有查询都在规定范围内，先将Qnorm沿着列进行合并，然后移除真实标签即真实基数中的0再对剩下的真实标签进行对数缩放； 通过多头注意力与位置编码P以及池化网络Pooling按照先位置编码，再池化层最后再多头注意力的先后顺序连接起来构建的基数估计器对结构化查询语言的查询做出更高精度的基数预测； 步骤4：保存聚合位置编码多头注意力模型的最优权重； 步骤5：计算聚合位置编码多头注意力模型在测试集上的准确率；将所有训练集中的数据集预测结果按照列合并成一个一维数组再将预测标签以及真实标签转化为统一的基数格式，最后使用Q-Error代表了真实基数与预测基数之间的相对误差值： ； 其中，labels表示真实基数，preds表示模型的预测基数。

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