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龙图腾网恭喜杭州巨鲲软件有限公司申请的专利基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测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：CN119046502B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411060270.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测方法及系统是由秦涛智;韩亚群设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据库管理技术领域，公开了基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测方法及系统，通过采集数据库的历史查询记录，提取查询特征并构建查询的N维查询特征向量，根据查询特征向量识别异常查询并生成异常查询集合，再从异常查询集合中提取异常查询特征，生成异常查询特征集合；进一步地，系统生成当前索引特征集合，并与异常查询特征集合进行对比，识别未被当前索引覆盖的异常查询特征，生成索引缺口特征集合；根据索引缺口特征集合和预构建的深度强化学习模型，生成最优索引优化方案；本发明可以有效提高数据库索引优化的效率和准确性，并及时检测和处理异常查询，以维护数据库的性能和稳定性。

本发明授权基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的自适应数据库索引优化与异常查询检测方法，其特征在于，所述方法包括：采集数据库的历史查询记录，提取历史查询记录中查询的查询特征，构建查询的N维查询特征向量，其中N为提取的查询特征数量；根据查询的查询特征向量，识别出异常查询，生成异常查询集合；从异常查询集合中提取异常查询特征，生成异常查询特征集合；生成当前索引特征集合，将异常查询特征集合与当前索引特征集合进行对比分析，识别出未被当前索引覆盖的异常查询特征，生成索引缺口特征集合；根据索引缺口特征集合和预构建的深度强化学习模型，生成最优索引优化方案；所述生成异常查询集合的方法包括：设第个查询的查询特征向量为，第个查询的查询特征向量为，计算的局部密度以及与之间的距离，根据和计算异常度得分；将异常度得分从大到小排序，取前k个查询作为异常查询候选，k为异常阈值，k由最大异常度得分和异常度得分的平均值确定；将异常查询候选汇总成异常查询集合；所述异常度得分的计算公式为： 其中，为异常度得分，表示与密度比它大的最近邻点之间的距离，n表示查询的总数量。

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