基于用户查询与样本间匹配度评估的分层抽样策略

在数据探索性分析场景下,用户倾向于借助抽样系统获取近似查询结果来换取更快的查询速度。现有的抽样系统通常假设用户的历史查询记录能很好地表征未来的查询情况,从而针对特定的查询特征生成特定的抽样策略。然而,在现实场景中,用户探索意图变化丰富,用户查询特征的稳定性假设通常无法得到保证。为解决上述问题,提出一种评估任意用户查询与样本间匹配度的方法。离线训练生成多份样本集,并在应对具体查询时自动选取最匹配样本集进行近似结果计算。离线样本集的生成是以在所有可能的用户查询上的预期匹配度损失总和最小作为训练目标。实验结果表明,在真实数据集上,该抽样系统与现有方法相比,将近似结果的精确度提高了26.3%。