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龙图腾网获悉浙江大学;安世数擎(杭州)信息科技服务有限公司申请的专利基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统及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：CN120723958B 。

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：202511234631.4，技术领域涉及：G06F16/907；该发明授权基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统及方法是由李振涛;杨智慧;伍赛;陈刚;应华;国宝设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统及方法，属于非结构化数据处理领域。包括：特征提取模块，使用深度学习模型提取不同类型非结构化数据的特征向量；孪生网络模块，将特征向量转换为低维嵌入空间；判断层模块，将特征差异和原始特征拼接后，经过全连接网络输出连接匹配概率；阈值决策模块，通过自适应映射和网格搜索确定最佳上下阈值对，并将连接匹配概率划分为自动决策区和复核区，复核区通过专用推理模型进一步判断连接关系；查询优化模块，基于连接匹配结果优化非结构化数据的查询执行计划。本发明能够实现高效的非结构化数据库连接操作，支持自动决策和精确复核机制，显著提高数据库查询连接操作的准确率和效率。

本发明授权基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于孪生网络的非结构化数据连接查询优化系统，其特征在于，包括： 特征提取模块，用于使用深度学习模型提取不同类型的非结构化数据的原始特征向量，所述非结构化数据包括图像、文本、视频； 孪生网络模块，用于将特征向量转换为低维嵌入向量；所述孪生网络模块由两个权重共享的子网络组成，每个子网络包括三层全连接网络，每层后接批归一化层、ReLU激活函数和Dropout层； 判断层模块，用于计算同一类型两个低维嵌入向量的特征差异，将特征差异和原始特征向量拼接后，经过全连接网络输出连接匹配概率； 阈值决策模块，用于通过自适应映射和网格搜索确定最佳上下阈值对，并基于最佳上下阈值对将连接匹配概率划分为自动决策区和复核区，自动决策区用于自动判断连接关系，当连接匹配概率低于下阈值时，判定为不连接，当连接匹配概率高于上阈值时，判定为连接；当连接匹配概率介于下阈值和上阈值之间时，划分为复核区，复核区通过不同类型的推理模型对不同类型的非结构化数据进一步判断连接关系；其中，自适应映射和网格搜索具体为：将连接匹配概率分布按分位数划分，映射到更均匀的分布空间；在映射后的分布空间中，通过固定步长的网格搜索，找到满足目标准确率的最佳上下阈值对； 查询优化模块，用于基于连接关系优化非结构化数据的查询执行计划。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;安世数擎(杭州)信息科技服务有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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