基于规则的执行计划生成方法、装置、设备及介质_CN 119227682 A_深圳计算科学研究院.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202411569287 .X
(22)申请日 2024 .11 .05
(71)申请人 深圳计算科学研究院
地址 518000 广东省深圳市龙华区民治街
道红山六九七九商业中心(二期)9栋
26座1001
(72)发明人 朱筱可 谢珉
(74)专利代理机构 深圳众鼎专利商标代理事务
所(普通合伙) 44325
专利代理师 谭果林
(51)Int.Cl .
G06F
40/284
(2020 .01)
G06F
40/216
(2020 .01)
G06N
3/08
(2023 .01)
(54)发明名称
基于规则的执行计划生成方法、装置、设备
及介质
(57)摘要
本申请适用于大数据挖掘技术领域，尤其涉
及一种基于规则的执行计划生成方法、装置、设
备及介质。该方法根据待执行数据集，对规则集
合中所有的谓词进行评价，得到谓词评价结果，
根据谓词评价结果对所有的谓词进行排序，得到
谓词排序结果，根据谓词排序结果，对规则集合
中所有待执行规则进行执行树构建，得到执行
树，根据待执行数据集，对所有执行树的每个连
接边进行评价，得到边评价结果，根据边评价结
果，对执行树的节点的执行顺序进行排序，得到
执行树对应的规则执行计划。优化了谓词和待执
行规则的执行顺序，从而基于该执行计划进行实
体消解，能够更高效地处理待执行数据集，减少
不必要的计算和资源消耗，提高实体消解的效
率。
权利要求书2页 说明书13页 附图5页
CN 119227682 A
2024.12.31
CN 119227682 A
1 .一种基于规则的执行计划生成方法，其特征在于，所述执行计划生成方法包括：
获取待执行规则形成规则集合，确定所述规则集合中所有的谓词，其中，所述待执行规
则包括至少一个谓词；
根据待执行数据集，对所有的谓词进行评价，得到谓词评价结果，根据所述谓词评价结
果对所有的谓词进行排序，得到谓词排序结果；
根据所述谓词排序结果，对所述规则集合中所有待执行规则进行执行树构建，得到至
少一个执行树，其中，所述执行树包括一个根节点和至少一个叶节点，任两个节点之间的连
接边表征一个谓词，所述待执行规则对应所述执行树中依次连接的N个连接边，N为大于零
的整数；
根据所述待执行数据集，对所有执行树的每个连接边进行评价，得到边评价结果，根据
所述边评价结果，对每个执行树的节点的执行顺序进行排序，得到每个执行树对应的规则
执行计划。
2 .根据权利要求1所述的执行计划生成方法，其特征在于，所述根据待执行数据集，对
所有的谓词进行评价，得到谓词评价结果，包括：
获取待执行数据集，所述待执行数据集包括至少两个元组；
针对任一谓词，使用所述待执行数据集中任两个元组，计算执行所述谓词的评估时间，
遍历所述待执行数据集，得到总的评估时间；
获取所述谓词在所述待执行数据集中被满足的概率；
根据所述概率和总的评估时间，确定所述谓词的谓词评价结果，遍历所有谓词，得到每
个谓词的谓词评价结果。
3 .根据权利要求2所述的执行计划生成方法，其特征在于，所述使用所述待执行数据集
中任两个元组，计算执行所述谓词的评估时间，遍历所述待执行数据集，得到总的评估时
间，包括：
获取训练好的神经网络，其中，所述训练好的神经网络为使用与所述待执行数据集的
数据分布相同的数据集进行离线训练得到，其输入为两个元组和谓词，其输出为评估时间；
将所述待执行数据集中任两个元组和所述谓词输入所述神经网络，得到对应的评估时
间，遍历所述待执行数据集中所有元组，得到总的评估时间。
4 .根据权利要求2所述的执行计划生成方法，其特征在于，所述获取所述谓词在所述待
执行数据集中被满足的概率，包括：
获取所述谓词中的属性对象；
使用局部敏感哈希，将所有元组的所述属性对象对应属性值散列到k个桶中，确定每个
桶中的元组数，其中，k 为预定义参数，相似或相同的属性值以相对高的概率散列到同一个
桶中；
根据桶的个数和每个桶中元组数，对散列的均匀性进行计算，得到均匀性值为所述谓
词在所述待执行数据集中被满足的概率。
5 .根据权利要求3所述的执行计划生成方法，其特征在于，所述根据所述概率和总的评
估时间，确定所述谓词的谓词评价结果，包括：
将1与所述概率作差，得到概率差值；
将所述概率差值与所述总的评估时间做比，得到比值为所述谓词的谓词评价结果。
权 利 要 求 书
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