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龙图腾网获悉复旦大学申请的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：CN116756291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310818649.3，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权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是由荆一楠;张寒冰;何震瀛;王晓阳;吴杰;柴洪峰设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本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说明书摘要公布了：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。

本发明授权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权利要求书中公布了：1.一种基于和积网络模型的基数估计及近似查询处理方法，用于数据库中的查询优化环节与交互式数据探索中的近似查询处理环节，所述数据库包含航班延误数据集，该数据集包含多个类别型属性和多个数值型属性，包含航班的延误时间、载客量，其特征在于，包括以下步骤： 模型构建步骤：构建融合位图的和积网络模型，其中，该模型包括求和节点、乘积节点以及多个叶子节点，所述叶子节点存储有多组数值、与该数值对应的数值比例和行号位图，该行号位图包含该数值对应的数据元组的行号，在构建该模型时，根据预定的准确性需求对所述叶子节点中存储的所述行号位图进行合并； 查询处理步骤：在接收到查询请求时，执行所述融合位图的和积网络模型进行推理得到查询结果，其中，判断分解到最底层的所述乘积节点的查询请求是否满足预定的与所述准确性要求相关的规则，在判断为是时使用所述叶子节点中存储的所述行号位图进行相交操作，在判断为否时使用所述叶子节点中存储的所述数值比例进行乘法操作，以获取查询结果， 所述模型构建步骤包括以下子步骤： 在训练好的和积网络模型中，自顶向下对所述准确性需求进行分配； 对每个所述叶子节点，计算其存储的数值与其他的所述叶子节点的不同数值之间的误差，并将其中最大误差小于所述叶子节点上的准确性需求的所述数值对应的所述行号位图与后续数值的所述行号位图进行合并，从而得到所述融合位图的和积网络模型。

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