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[发明专利]基于自然语言生成结构化查询语言的方法和装置-CN202310749648.8在审
发明人： 何震瀛;刘晓清;范元凯;任彤辉 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请涉及信息技术领域，公开了基于自然语言生成结构化查询语言的方法和装置，该方法包括：将接收到的自然语言语句转换为初始结构化查询语言语句，并获取中间状态信息；基于中间状态信息，检测出组成初始结构化查询语言语句的多个查询单元中的一个或多个错误查询单元；将一个或多个错误查询单元分类成一个或多个错误类别；根据错误类别，为错误类别中的每个错误查询单元生成一个或多个候选项，并根据每个错误查询单元以及对应的一个或多个候选项，生成自然语言交互语句；接收用户基于自然语言交互语句输入的反馈，并基于反馈对每个错误查询单元进行修改和存储。本发明避免了模型在转换的过程中出现重复的错误，提高了模型的转换准确度。
基于自然语言生成结构查询语言方法装置

[发明专利]生成数据库的查询语句集合的方法、训练排序模型的方法-CN202310545980.2在审
发明人： 何震瀛;王晓阳;范元凯;任彤辉 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本申请涉及信息技术领域，公开了一种用于生成数据库的查询语句集合的方法、训练排序模型的方法，生成数据库的查询语句集合的方法包括：标注步骤，从数据库的多个样本结构化查询语言SQL语句中提取出多个关键词，并获取每个关键词的语义标注；重组步骤，将每个样本SQL语句拆分成多个查询单元，并基于预设重组规则，将多个查询单元进行多次重组，得到多个候选SQL语句；转换步骤，基于多个语义标注，将每个候选SQL语句转换为模板语言语句，得到多个模板语言语句，其中，多个候选SQL语句和多个模板语言语句形成查询语句集合。本发明可以提高数据查询结果的准确率。
生成数据库查询语句集合方法训练排序模型

[发明专利]基于和积网络模型的基数估计及近似查询处理方法及装置-CN202310818649.3在审
发明人：荆一楠;张寒冰;何震瀛;王晓阳;吴杰;柴洪峰 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种基于和积网络模型的基数估计及近似查询处理方法及装置，在模型构建步骤中基于准确性需求对叶子节点的行号位图进行合并，从而构建出准确性高并且最小化推理开销的融合位图的和积网络模型；在查询处理步骤中，基于给定的与准确性需求相关的规则以及分解到最底层乘积节点中的查询请求决定其下叶子节点的计算方式，因此能够获取最优的推理准确性以及开销。通过本发明的方法及装置能够提高查询优化中基数估计的准确性，从而帮助提高查询优化结果，减少查询执行所需开销，帮助数据分析人员对大规模数据集进行实时分析，通过融合额外的数据分布特征，提高近似查询处理在SPJA查询上的准确性，以提升用户体验，提高决策的有效性。
基于网络模型基数估计近似查询处理方法装置

[发明专利]基于分组掩码自回归模型的查询基数估计方法-CN202310401084.9在审
发明人：荆一楠;乔冀瑜;张寒冰;徐伟;陈振强;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学;星环信息科技（上海）股份有限公司
申请日： 2023-04-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明属于数据库查询技术领域，具体为一种基于分组掩码自回归模型的查询基数估计方法。本发明包括列数据分组预处理、分组掩码神经网络基数估计模型训练；列数据分组预处理将单表数据进行分组排序，使模型更好的学习到其中的联合概率分布；分组掩码神经网络基数估计模型通过位置编码以不同次序学习部分列的分布，模型训练分为数据训练、混合掩码训练、直接查询训练三个阶段且混合训练，组合不同的数据集对模型进行训练，降低模型的训练时间；从数据库系统执行日志中记录误差较大的查询信息并加入三阶段训练的数据中，提高模型的训练效率。本发明可以减少传统自回归模型进行基数估计时的查询误差，减少时耗，使得模型可以更快、更稳定用于基数估计。
基于分组掩码回归模型查询基数估计方法

[发明专利]一种过载场景下数据分类查询的优化方法和装置-CN202310321242.X在审
发明人：叶飞;杨智慧;沈筠霏;何震瀛;荆一楠;张凯;王晓阳 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：一种过载场景下数据分类查询的优化方法和装置，通过改进查询流程来优化流数据过载场景的查询结果。本发明提出了一种在线的训练模式，包含一系列概率过滤器，概率过滤器主要基于查询中包含的语义信息来筛选数据(例如文本数据)，并使用了参数搜索的方式来获取过滤器的最佳配置，同时用函数拟合的方法来控制查询的延迟。本发明着重于处理流数据场景下包含数据分类任务的查询，并致力于解决发生流数据过载场景时的查询优化问题。本发明较于基于离线场景下的查询优化工作，对查询时间不做限制，在尝试在流数据过载的场景下，给定查询的时间限制，对此类查询进行优化，取得了不错的优化效果。
一种过载场景数据分类查询优化方法装置

[发明专利]一种基于代价估计的查询优化系统-CN202310401083.4在审
发明人：荆一楠;王嵩立;张寒冰;徐伟;陈振强;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学;星环信息科技（上海）股份有限公司
申请日： 2023-04-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明属于数据库查询技术领域，具体为一种基于代价估计的查询优化系统。本发明包括系统信息提取器、基于深度学习的代价估计模型；系统信息器将数据库管理系统的存储、执行模型等信息处理成为结构化数据以供模型使用；基于深度学习的代价估计模型能够根据不同的系统信息，通过历史执行记录建立从查询到代价的映射关系，从而对未知查询的代价进行估计；代价估计模型的训练采用分层训练策略，可以帮助模型从成批的训练数据中进行学习，提高模型训练的内存利用率，减小训练震荡，加速模型收敛。本发明可以帮助数据库优化器选择正确执行计划，最终提高数据库整体的查询执行效率。
一种基于代价估计查询优化系统

[发明专利]用于时序数据修复的多版本存储、查询方法及电子设备和程序产品-CN202310541821.5在审
发明人： 何震瀛;王晓阳;韩晓宇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于时序数据修复的多版本存储方法，对获得的时序数据，采用多个修复策略或者算法进行修复，获得多个对应的修复时序数据版本，以差量存储方式存储所述修复数据，将所述多个版本的修复数据的冗余部分进行合并。所述差量存储方式是指，将修复后的时序数据，以修复前的原始时序数据，以及由对应的修复操作指令组成的差量文件进行表示，则所述多版本修复时序数据则由一条原始时序数据及多份差量文件组成。
用于时序数据修复版本存储查询方法电子设备程序产品

[发明专利]物化视图查询方法、系统、设备及存储介质-CN202310374028.0有效
发明人：叶飞;杨智慧;沈筠霏;何震瀛;荆一楠;张凯;王晓阳 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本申请涉及一种物化视图查询方法、系统、设备及存储介质，通过对由多个历史查询的历史最优物化结果合并得到的物化结果集合进行筛选，选取物化结果集合中符合查询条件的最长物化结果组合，对选取的物化结果组合在查询响应时间与查询准确性的维度下对物化结果组合进行评分，并按照分数由高到低的顺序分层输出物化结果组合，通过在不同维度下的评分选取最优的物化结果，以响应查询，使得查询过程无需对全部物化结果进行排序，仅需要对物化结果集合执行一次或几次的前k大分数的求取，使得排序次数与计算时间大大降低，解决了相关技术中物化视图查询速度较低的问题。
物化视图查询方法系统设备存储介质

[发明专利]数据分析中的数据过滤规则建模方法-CN201910401717.X有效
发明人：周鹏程;荆一楠;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种数据分析中的数据过滤规则建模方法。本发明的数据过滤规则建模方法主要包含三个部分：（1）数据列分析过滤（2）数据范围分析过滤（3）结果集自动可视化。本发明通过合理的设定相关的规则解决如何在数据分析中应用数据过滤规则建立分析过滤模型，利用模型分析过滤数据并直观的展示数据。本发明可方便用户快速筛选数据并找到感兴趣的数据子集，分析与挖掘数据项之间联系。
数据分析中的过滤规则建模方法

[发明专利]数据挖掘中数据分析方法的推荐方法-CN201910750750.3有效
发明人：孙振远;荆一楠;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种数据挖掘中数据分析方法的推荐方法。本发明的分析方法推荐方法主要包含四个部分：（1）基于数据集的最近邻推荐；（2）基于分析方法的协同过滤；（3）神经协同过滤；（4）推荐结果的融合。本发明通过基于数据分析的交互历史，挖掘数据集和分析方法的隐语义作为推荐依据，最终返回适合数据集的分析方法。本发明可帮助用户快速找到合适的分析方法，挖掘数据集中的信息。
数据挖掘分析方法推荐

[发明专利]一种面向近似查询处理的和积网络与残差神经网络混合模型-CN202211379710.0在审
发明人：荆一楠;张寒冰;乔艺萌;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种面向近似查询处理的和积网络与残差神经网络混合模型。本发明包括两个模块：基于和积网络的无监督学习模块，针对数据集的不同样本，训练多个相互独立的和积网络模型来捕捉数据的整体分布规律，每个和积网络模型等价于原始数据集的一个密度估计器，可以通过该模型计算出聚合查询的近似结果；基于残差神经网络的监督学习模块，针对一个给定的查询，将该查询在训练好的多个和积网络中预测出的查询结果以及和积网络预测过程中的特征向量作为输入，用查询的真实结果作为标签训练深度神经网络，当用户查询输入时，该模型能够输出经过校正后具有更高准确性的近似查询结果。本发明在大幅降低查询执行时延的同时提供具有较高准确性的近似查询结果。
一种面向近似查询处理网络神经网络混合模型

[发明专利]近似查询处理中的样本调节系统-CN202011106056.7有效
发明人：张寒冰;余乐章;荆一楠;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种近似查询处理中的样本调节系统。本发明系统包括查询分析器、查询执行器、样本生成器、样本调节器；查询分析器利用物化样本在线回答查询，根据物化样本的统计信息确定查询在物化样本上执行或者在原始数据集上执行；样本生成器和样本调节器负责离线构造、删除和调整更新物化样本，包括：根据用户查询，生成抽象样本；根据样本物化策略对一些抽象样本进行物化，并根据存储资源限制删除已有的物化样本；定期评估物化样本的效用，通过强化学习模型学习更新样本物化策略，并与系统中已经存在的物化样本集进行对比，以便生成更好的物化样本。本发明可帮助分析人员及时从大数据中获取查询结果，减少查询等待时间。
近似查询处理中的样本调节系统

[发明专利]支持灵活动态分片的分布式数据库架构及其实现方法-CN202210673538.3在审
发明人：曾焱;方跃坚;何震瀛;苗旭成;刘兵 -专利权人：九有技术(深圳)有限公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明提出一种支持灵活动态分片的分布式数据库架构及其实现方法，分布式数据库包括：(1)数据库表分为大表和小表；小表数据存储在统一计算与小表存储层；大表数据存储在分布式大表存储层；(3)统一计算与小表存储层主处理节点模块包括小表存储管理器、分布式大表存储管理器、全局事务管理器、日志合并及逻辑复制管理器、动态分片管理器、SQL计算器、高可用管理器、热分片管理器等模块。(4)数据库对不同节点组上字段均相同的表设置灵活的分片方式；(5)数据库支持表的动态分片，包括支持表的存储层和分片策略在数据库运行期间动态改变，以及支持副本节点组的动态增减。本发明如此设计，提高了分布式数据库多种复杂查询的效率及其灵活性。
支持灵活动态分片分布式数据库架构及其实现方法

[发明专利]基于机器学习的近似查询优化系统-CN202210515794.X在审
发明人：荆一楠;张寒冰;刘力源;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种基于机器学习的近似查询优化系统。本发明系统包括数据诱导谓词和抽样器参数优化两部分；前者将一张表上的谓词转换为连接表上的诱导谓词，将谓词信息横向传递到其它表上来实现数据跳过，即让各表的输入数据变为各自的分区子集，从而引导查询优化器在削减后的数据上找出更好的查询计划；后者在数据诱导谓词部分找出的含诱导谓词的查询计划上插入抽样器来获取一系列候选查询计划，并通过训练深度学习模型来预测候选查询计划中抽样器的抽样率取值，从而在查询优化过程中降低局部数据与全局数据分布不一致时的负面影响。本发明在为用户提供查询误差保障性的同时降低查询执行时延。
基于机器学习近似查询优化系统

[发明专利]一种时空数据查询处理中的抽样系统-CN202210370416.7在审
发明人：荆一楠;张寒冰;鲍振宇;何震瀛;王晓阳 -专利权人：复旦大学
申请日： 2022-04-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明属于数据分析技术领域，具体为一种时空数据查询处理中的抽样系统。本发明系统包括时空网格划分器、样本生成器：时空网格划分器按照一定粒度在时空坐标系上划分网格，并给每个网格分配样本容量；具体的划分粒度可以根据实际需求定义；样本生成器按照划分器分配的样本容量在每个网格内均匀采样，并汇总成最终样本。本发明可帮助分析人员从时空大数据中获取更为全面的样本，发掘容易被简单均匀采样遗漏的信息，增加样本分析结论的可靠性。
一种时空数据查询处理中的抽样系统

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