PostgreSQL内机器学习的关键智能算法研究-崔鹏.pdf

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1、PostgreSQLPostgreSQL内机器学习的关键智能算法研究内机器学习的关键智能算法研究数据库内机器学习IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛研究绪论研究绪论机器学习驱动的样本数据行列存储决策算法基于聚类抽样的数据筛选算法强化学习驱动的数据表连接顺序推荐算法目录CONTENTSIvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛1.1.研究绪论研究绪论IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨

2、PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛研究背景和意义研究背景和意义IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛数据管理技术的局限性：现有的数据管理技术无法直接为机器学习数据提供智能的存储，现有数据选择方法不能很好地满足机器学习样本数据的概要提取需求，目前尚无高效的连接顺序选择算法等。数据库内机器学习的优势：为了推动数据库内机器学习的发展，使智能数据管理技术赋能机器学习，提出了支撑数据库内机器学数据库内机器学习的关键智能算法习的关键智能算法，包括基于集基于集成学习的样本数据行列存储决策成学习的样

3、本数据行列存储决策算法算法、基于聚类抽样的样本数据基于聚类抽样的样本数据选择算法选择算法和基于强化学习的连接基于强化学习的连接顺序推荐算法顺序推荐算法。人工智能时代的机遇与挑战：随着人工智能时代的到来，机器学习应用的领域越来越广泛。然而，伴随着数据爆炸的时代，机器学习在训练数据规模和计算等问题上正面临诸多严峻的挑战。010203国内外研究现状国内外研究现状IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛数据选择技术研究现状：现有方法通常采用抽样或者聚类等方式，虽能缩小原始数据集的尺寸，但极有可能漏掉许多与模型有关的

4、数据，造成模型精度下降。02数据存储技术研究现状：现有研究重点关注多类型和多版本数据的存储，而存储结构对于机器学习任务的执行也会产生很大影响。数据表连接技术研究现状：现有研究为实现智能连接提供了思路，即使用机器学习优化的数据库技术来赋能机器学习任务，同时轻量级编码和快速的模型训练也是需要纳入考虑的问题。0301主要研究内容主要研究内容IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛基于集成学习的样本数据行列存储决策算法：研究支撑数据库内机器学习的存储结构智能决策算法，解决存储结构自动选择问题。01基于聚类抽样的样本

5、数据选择算法：研究支撑数据库内机器学习的智能数据选择算法，解决机器学习训练前的数据选择问题。02基于强化学习的数据表连接顺序推荐算法：研究支撑数据库内机器学习的智能连接顺序推荐算法，解决特征选择问题。03人工智能数据库的作用人工智能数据库的作用IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛人工智能数据库不仅仅是信息的存储库，也是一个动态的、专门的系统，它精心设计，以满足人工智能和机器学习应用程序的复杂需求。人工智能数据库具有高效存储、组织和检索数据的能力，为构建、完善和部署开创性的人工智能模型提供了基础。机器学习

6、在数据库中的应用需求机器学习在数据库中的应用需求IvorySQL 2025IvorySQL 2025生态大会生态大会暨暨PostgreSQLPostgreSQL高峰论坛高峰论坛数据处理需求随着数据量的增长，机器学习需要高效的数据处理和存储。数据库可提供稳定的数据存储和快速的数据读写能力。数据管理需求数据库内进行模型训练可减少数据传输开销，提高训练效率。同时，利用数据库的并行计算能力加速训练过程。模型训练需求实时预测要求快速响应，数据库可结合机器学习模型实现实时数据处理和预测，满足业务的及时性要求。实时预测需求机器学习需要有效的数据管理，包括数据清洗、特征提取和版本控制等。数据库可提供全面的数据