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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114722088B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210477174.1，技術領域涉及：G06F16/2457；該發明授權一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法是由顧榮;黃文杰;袁春風;黃宜華設計研發完成，并于2022-05-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法。首先，對數據表中的元組進行標注，賦予標簽。然后，將元組以及標簽編碼為向量形式。在此基礎上，使用數據表元組向量訓練機器學習模型，從而學習數據底層分布信息，因此可以生成數據表樣本元組。接著，解析查詢語句以獲取查詢關鍵信息，并根據樣本分配算法計算各類樣本元組的需要生成數量。最后，根據樣本分配結果，利用訓練完畢的機器學習模型生成相應數量的樣本元組以組成樣本表，并基于樣本表估計近似查詢結果。本發明可以減少近似查詢中數據讀取開銷，在保證近似查詢結果精度的前提下提高近似查詢效率，解決現有近似查詢方法采樣效率低、結果誤差大的問題。

本發明授權一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習模型樣本生成的在線近似查詢方法，包括以下步驟： 1對數據表中的每個元組x進行標注，選取所述元組在部分屬性上的取值作為所述元組的標簽y，從而標記所述元組的特征；同時利用偏斜數據感知優化方法計算所述數據表的統計信息，并分離所述數據表中的離群元組； 2使用輸入編碼器將所述元組x及所述元組x的標簽編碼為數值向量x′，使得機器學習模型能夠基于所述數值向量x′進行訓練；將所述元組x的屬性劃分為類別型屬性和連續型屬性，并分別使用不同的編碼方法對兩類屬性取值進行編碼； 3配置機器學習模型相關參數，并將所述數值向量作為訓練數據供所述機器學習模型進行訓練，使得所述機器學習模型學習數據表中的底層數據分布；完成訓練后，所述機器學習模型能夠生成樣本數值向量； 4解析聚合查詢語句以獲取查詢語義信息，所述查詢語義信息包括所述聚合查詢語句涉及的數據表信息、查詢屬性信息以及聚合函數信息； 5使用樣本分配算法根據所述查詢語義信息和采樣率計算并分配各類標簽樣本應生成的數量；根據樣本數量分配結果，利用所述機器學習模型生成指定數量的樣本數值向量； 6輸出解碼器將所述樣本數值向量解碼為樣本元組，并組成樣本表；然后將所述離群元組合并到所述樣本表中； 7替換所述聚合查詢語句涉及的所述數據表，使所述聚合查詢語句在所述樣本表上執行；修改所述聚合查詢語句中的聚合函數部分，縮放聚合函數結果值；使用并行多次采樣優化方法提高最終近似查詢結果精度； 所述步驟3中，在編碼后的數據庫元組及其標簽上訓練，從而學習條件數據分布，形成Table-CVAE模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京大學，其通訊地址為：210093 江蘇省南京市鼓樓區漢口路22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。