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用于多表连接优化的深度强化学习嵌入表示 被引量:2
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作者 王江晴 王雪言 +2 位作者 孙翀 帖军 尹帆 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第2期576-581,共6页
针对数据库查询优化中多表连接优化问题,任务是找到一个合适的连接顺序使查询执行计划最优,为此提出一种查询语句的嵌入表示方法SmartEncoder。通过优化查询语句中多表连接的嵌入表示信息,得到更丰富的关于连接的信息,将多表连接顺序选... 针对数据库查询优化中多表连接优化问题,任务是找到一个合适的连接顺序使查询执行计划最优,为此提出一种查询语句的嵌入表示方法SmartEncoder。通过优化查询语句中多表连接的嵌入表示信息,得到更丰富的关于连接的信息,将多表连接顺序选择优化建模为深度强化学习问题,根据动作的概率分布选择连接,从过去的经验中学习,生成更好的查询执行计划。在Join Order Benchmark数据集上的实验结果表明,SmartEncoder能够有效提高查询的效率。 展开更多
关键词 查询优化 多表连接优化 连接顺序 执行计划 嵌入表示 深度强化学习 查询效率
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基于W距离自编码器半监督生成模型
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作者 王江晴 何开杰 +2 位作者 孙翀 帖军 尹帆 《计算机工程与设计》 北大核心 2022年第4期1002-1007,共6页
针对现有的半监督深度分类模型未能很好学习到逼近总体数据分布的问题,提出一种基于Wasserstein自编码器深度生成模型改进的半监督深度分类算法WCVAE。在设置优化目标时考虑样本集全体示例的边际分布和有标签样本的条件分布,利用Wassers... 针对现有的半监督深度分类模型未能很好学习到逼近总体数据分布的问题,提出一种基于Wasserstein自编码器深度生成模型改进的半监督深度分类算法WCVAE。在设置优化目标时考虑样本集全体示例的边际分布和有标签样本的条件分布,利用Wasserstein距离对模型拟合分布与真实数据分布之间的距离进行度量,学习到更加复杂的高维分布,使分类器学习到原数据的总体分布。实验结果表明,WCVAE在经典数据集上相较于现有方法,具有更好的质量。 展开更多
关键词 半监督学习 自编码器 深度生成模型 分类机器学习 Wasserstein距离
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