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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种自动学习索引方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115712625B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211485312.7，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种自动学习索引方法及系统是由王宏志;朱锐;唐亚锋;徐博设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动学习索引方法及系统在说明书摘要公布了：一种自动学习索引方法及系统，具体涉及一种根据计算机数据特征自动推荐最佳索引的方法及系统，为了解决计算机的学习索引在建立时，需要人为定义学习索引的层数以及每个节点相应的模型，导致索引建立的空间代价较大，建立过程难度较高，建立时间较长的问题，它包括构建学习索引模型，学习索引模型包括回归模型和随机森林模型，利用计算机数据库作为训练集对学习索引模型进行训练，输入训练数据的键key，输出训练数据在计算机数据库中的位置。属于数据库索引领域。

本发明授权一种自动学习索引方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动学习索引方法，其特征在于：它包括以下步骤： S1、获取计算机数据库作为训练集； S2、构建学习索引模型，学习索引模型包括回归模型和随机森林模型，利用训练集对学习索引模型进行训练，输入训练数据的键key，输出训练数据在计算机数据库中的位置，得到训练好的学习索引模型，具体过程为： 回归模型包括线性回归模型，多项式回归模型，弹性回归模型，梯度提升树，极限树； 将训练集中某个训练数据的键key分别输入回归模型的线性回归模型，多项式回归模型，弹性回归模型，梯度提升树，极限树内进行训练，每个回归模型均输出某个训练数据键key在计算机数据库中的位置，即得到训练数据在计算机数据库中的位置； 训练完成后，记录每个回归模型的训练参数，利用打分函数对每个回归模型的输出结果进行打分，选取打分最高的多个回归模型与某个训练数据建立关联，得到每个训练数据及其对应的打分最高的多个回归模型； 利用每个训练数据及其对应的打分最高的多个回归模型对随机森林模型进行训练，利用随机森林模型优化每个回归模型的训练参数，得到每个训练数据对应的最佳回归模型，利用最佳回归模型查找对应训练数据在计算机数据库中的位置，得到训练好的学习索引模型； S3、将待查询的计算机数据输入训练好的学习索引模型内，输出计算机数据在计算机数据库中的位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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