典型文献
基于条件生成模型的高效近似查询处理框架
文献摘要：
提出新型的近似查询处理方法,以克服近似查询处理任务中数据偏斜所导致的查询准确率低的问题.该方法以条件生成对抗神经网络为基础,融入条件变分自编码器,保证算法执行的稳定性,提高模型准确率;使用Wasserstein距离衡量模型误差,防止模型坍塌.基于该条件生成模型实现近似查询处理,回答用户查询而无须访问底层数据,避免磁盘交互,并与聚集预计算相结合,构成高效的近似查询处理框架,能更加准确、快速地回答交互式查询.设计高效的表决算法,对模型生成的样本以及样本内部数据进行过滤,提高生成的样本质量,最小化查询误差.实验结果表明,与其他近似查询处理算法相比,该方法可以有效克服数据偏斜的影响,同时能够在更短的交互时间内更加准确地回答用户查询.
文献关键词：
条件生成对抗网络;条件变分自编码器;近似查询处理;聚集预计算;数据偏斜
中图分类号：
作者姓名：
白文超;韩希先;王金宝
作者机构：
哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院,山东 威海 264201
文献出处：
引用格式：
[1]白文超;韩希先;王金宝-.基于条件生成模型的高效近似查询处理框架)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(05):995-1005
A类：
近似查询处理,聚集预计算
B类：
生成模型,处理框架,数据偏斜,生成对抗神经网络,条件变分自编码器,算法执行,模型准确率,Wasserstein,模型误差,坍塌,该条,模型实现,而无须,层数,磁盘,交互式查询,表决,决算法,模型生成,内部数据,行过滤,理算,条件生成对抗网络
AB值：
0.198994
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