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申请/专利权人：长安通信科技有限责任公司;国家计算机网络与信息安全管理中心

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种SQL语句智能合并方法及系统，包括：获取历史数据库中分句向量和合句向量，待合并的SQL分句；将分句作为底层根据每任意两个合句向量之间的相似情况，构建预测树结构，并构建层次聚类树；根据预测树结构与层次聚类树中节点之间的匹配关系确定最优聚类层；对最优聚类层中聚类簇进行特征提取获得每个聚类簇的特征向量；根据特征向量之间的相似情况进行特征匹配的结果，并进行特征合并，确定合并特征向量；根据待合并的SQL分句与合并特征向量之间的特征匹配情况，计算待合并的SQL分句之间的合并概率；基于合并概率对待合并的SQL分句进行合并。本发明可以获得精度更好的SQL语句合并结果。

主权项：1.一种SQL语句智能合并方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取历史数据库中每条SQL分句的分句向量和合并后的SQL合句的合句向量，并获取待合并的SQL分句；根据每任意两个合句向量之间的相似情况，将分句作为底层，构建预测树结构；根据不同分句向量之间的相似情况，构建层次聚类树；根据预测树结构中每个节点与层次聚类树中每个节点之间的匹配关系，对层次聚类树中的层进行筛选，确定最优聚类层；对最优聚类层中每个聚类簇中的分句向量进行特征提取获得每个聚类簇的特征向量；根据每两个聚类簇的特征向量之间的相似情况进行特征匹配的结果，进行特征合并，确定每个合并特征向量；根据待合并的SQL分句与所述合并特征向量之间的特征匹配情况，计算待合并的SQL分句之间的合并概率；基于所述合并概率对待合并的SQL分句进行合并；所述根据预测树结构中每个节点与层次聚类树中每个节点之间的匹配关系，对层次聚类树中的层进行筛选，确定最优聚类层，具体包括：基于预测树结构中每层的节点与层次聚类树中每层的节点之间的相似度进行特征匹配，确定节点匹配对，所述节点匹配对包含两个节点分别属于不同树；将节点匹配对中两个节点之间的相似度的最大值对应节点在层次聚类树中所在层作为最优聚类层；所述基于预测树结构中每层的节点与层次聚类树中每层的节点之间的相似度进行特征匹配，确定节点匹配对，具体包括：将预测树结构中每个节点作为KM算法中的左侧节点，将层次聚类树中每个节点作为KM算法中的右侧节点，将左侧节点对应的向量与右侧节点对应的所有向量之间的相似度的均值作为左侧节点与右侧节点之间的边值，进行特征匹配获得节点匹配对；所述根据待合并的SQL分句与所述合并特征向量之间的特征匹配情况，计算待合并的SQL分句之间的合并概率，具体包括：基于待合并的SQL分句构建待合并矩阵，对待合并矩阵进行特征分解获得待合并向量；将待合并矩阵中每个待合并向量与每个合并特征向量之间进行KM匹配的边值的最大值作为待合并的SQL分句之间的合并概率。

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