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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于布隆过滤器的学习索引方法及系统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：CN115729934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211468014.7，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种基于布隆过滤器的学习索引方法及系统是由王宏志;朱锐;夏晟设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于布隆过滤器的学习索引方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于布隆过滤器的学习索引方法及系统，具体涉及一种基于前缀布隆过滤器的学习索引方法及系统，为了解决现有索引在计算机查询数据不存在计算机数据库中时，需遍历相应索引的整体结构或机器学习模型才能确定计算机查询数据是否存在于计算机数据库中及其在数据库中的存在位置，使得计算机数据查询时间过长的问题，它包括构建树形结构的学习索引，学习索引包括非叶子结点和叶子结点，针对非叶子结点，利用前缀布隆过滤器判断计算机数据是否存在于计算机数据库内，若不存在，则返回计算机数据不存在于计算机数据库的结果；若存在，在叶子结点中利用机器学习模型查询计算机数据在计算机数据库内的位置。属于数据库索引领域。

本发明授权一种基于布隆过滤器的学习索引方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于布隆过滤器的学习索引方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、获取计算机数据库作为训练集； S2、构建树形结构的学习索引，学习索引包括非叶子结点和叶子结点，利用训练集对学习索引进行训练，针对非叶子结点，利用前缀布隆过滤器判断训练数据是否存在于计算机数据库内，若不存在，则返回数据不存在于计算机数据库的结果；若存在，在叶子结点中利用机器学习模型查询训练数据在计算机数据库内的位置，得到训练好的学习索引，具体为： 根据训练数据自定义学习索引的层数和每层的节点个数，节点分为叶子结点和非叶子结点，一个非叶子节点处设置一个前缀布隆过滤器，叶子结点处设置一个机器学习模型，将训练集内的每个训练数据转换为二进制数据，将某个二进制数据输入构建的学习索引的第一层内，利用第一层非叶子节点的前缀布隆过滤器查询本层内是否存在对应的二进制数据，若存在对应的二进制数据，则进入下一层，利用下一层每个非叶子节点的前缀布隆过滤器查询所述下一层内是否存在对应的二进制数据；若不存在对应的二进制数据，则返回某个二进制数据不存在于计算机数据库的结果，结束查询； 重复上述操作，当每层非叶子节点的前缀布隆过滤器的判断结果均为存在某个二进制数据时，进入叶子节点，利用叶子节点的机器学习模型查询某个二进制数据在计算机数据库中的存在位置，返回位置； 得到训练好的学习索引； S3、将待查询的计算机数据输入训练好的学习索引内，获得计算机数据不存在于计算机数据库的结果或计算机数据在计算机数据库内的位置。

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