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Range Queries

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  1. TOOL · CL_129235 ·

    新框架利用在线学习解决动态查询选择性估计问题

    研究人员开发了一个新的算法框架，用于在动态数据库和查询工作负载环境中学习查询选择性。这种受在线学习启发的方​​法通过遗憾值来衡量性能，即将学习算法的累积损失与最佳固定策略进行比较。该研究在静态和动态数据库设置下，针对标准损失函数，为基于直方图的线性查询（包括点查询、范围查询和子集选择查询）的遗憾值设定了理论上限和下限。