基于强化学习的多模型数据关系模式生成与RPA机器人建模

### 基于强化学习的多模型数据关系模式生成与RPA机器人建模 #### 基于强化学习的多模型数据关系模式生成 在处理多模型数据时，为了找到最优的关系模式以提高查询效率，我们可以利用强化学习（RL）方法。下面详细介绍该方法的框架和具体操作。 ##### 方法框架概述 该框架主要由两部分组成：学习者（即智能体）和环境。智能体通过与环境交互、探索和学习，以最大化累积奖励。环境则包含智能体之外的所有元素。具体流程如下： 1. 生成初始关系模式作为强化学习的初始状态。 2. 智能体根据当前模式（状态）和策略选择一个动作（表连接操作），以修改当前模式并生成新的模式（状态）。 3. 重写查询语句，使其能在关系数据库管理系统（RDBMS）中的新模式上执行相同的任务。 4. RDBMS返回通过查询时间函数得到的奖励。 5. 智能体利用学习算法，根据返回的奖励和观察到的状态信息更新Q表，然后重复上述操作，继续探索潜在的关系模式或收集已知的最大奖励，直到智能体在一个回合中尝试了所有动作（或回合达到最大迭代次数）。 6. 通过收集生成的状态并比较它们的执行时间，从生成的关系模式中为输入的多模型工作负载获取最佳关系模式。 ```mermaid graph LR A[生成初始关系模式] --> B[选择动作修改模式] B --> C[重写查询语句] C --> D[RDBMS返回奖励] D --> E[更新Q表] E --> F{是否尝试所有动作或达到最大迭代次数} F -- 否 --> B F -- 是 --> G[获取最佳关系模式] ``` ##### 初始关系模式 将输入的多模型数据转换为多个窄表，具体操作如下： - **JSON数据**：基于完全分解存储模型（DSM），将包含(n + 1)个键的JSON文档分解为n个两列表，其中JSON对象ID作为每个两列表的键。表名与第二列的属性名相同。同时，基于模型方法设计固定模式来保存JSON数组。 - **关系数据**：将每个表拆分为多个窄表，数量等于除原表键之外的属性数量。这些窄表的前几列是原表的键，后续列保存属性值。 - **RDF图数据**：将三元组表划分为多个两列表，每个两列表由一个主题和一个谓词组成，表中的每个元组由具有特定谓词的主题和对应谓词的对象值组成。 | 表名 | objectId | 其他列 | | ---- | ---- | ---- | | customerName | 521 | J.K. Rowling | | ArrayTableString | 521 | Items 0 product0 | | ArrayTableString | 521 | Items 1 product1 | ##### 动作 定义动作为连接操作。具体步骤如下： 1. 收集并统计多模型数据集中JSON文档的所有键、RDF数据的所有谓词以及关系表的所有属性。 2. 将这些关键字映射到几个数字区间（即[thresholdi +1, thresholdi +m]）。 3. 这些数字ID组成动作集A，选择一个数字ID即可使用其对应的表进行连接操作。例如，A = {1, 2, 3, 101, 102, 103, 104, 201, 202}，其中{1 : customerId}, {2 : customerName}, {3 : totalPrice}, {101 : Genre}, {102 : Write}, {103 : Publisher}, {104 : Occupation}, {201 : sex}, {202 : rate}，threshold1 = 1，threshold2 = 100，threshold3 = 200。 ##### 状态 使用字典D表示关系模式，例如初始关系模式d0 = {1:[1], 2:[2], 3:[3], 101:[101], 102:[102], 103:[103], 104:[104], 201:[201], 202:[202]}。然后将这些关系模式（状态）表示为字符串，以便在马尔可夫决策过程（MDP）中识别。例如，初始状态s0表示为字符串“1 0 2 0 3 0 101 0 102 0 103 0 104 0 201 0 202”，其中保留字“0”作为不同表之间的间隔位。 ##### 策略 为了获得新状态，需要策略来指定在每个状态下采取的动作。由于状态和动作都是有限集，因此提出了一种变体Q学习算法（双Q表）来帮助智能体找到最大化总奖励的最优策略。