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title: "DIME (Dynamic In-Database Modeling Engine)"
created: 2026-05-15
updated: 2026-05-15
type: concept
tags: [database, machine-learning, engine, in-database-analytics]
sources: [raw/papers/zeng-neurida-2025.md]
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# DIME: Dynamic In-Database Modeling Engine

**DIME** 是 NeurIDA 的核心执行引擎，负责在接收分析任务后动态构造定制模型并进行预测。

## 四阶段管线

### 1. [[base-table-embedding|Base Table Embedding]]
将 [[data-slice|Data Slice]] 中的所有元组转换为向量表示。采用**双路径编码**：
- **基础模型路径**：使用 Dispatcher 选出的基础模型生成原生表示，保留其归纳偏置
- **统一编码器路径**：共享的统一元组编码器将异构 schema 的元组映射到统一表示空间

### 2. [[dynamic-relation-modeling|Dynamic Relation Modeling]]
在 [[relational-graph|关系图]]（FK-PK 边）上执行关系感知消息传递，将跨表结构信息注入元组嵌入，产生关系嵌入。

### 3. [[dynamic-model-fusion|Dynamic Model Fusion]]
使用上下文感知融合模块，计算关联表中各上下文信号的**重标定重要性分数**，自适应地将最相关的关联上下文融合到目标表元组表示中。

### 4. Task-Aware Prediction
基于融合嵌入，使用任务特定的预测头（分类/回归）生成最终预测。

## 关键特性

- **查询条件化**：整个管线由任务画像和数据画像驱动
- **关系感知**：显式建模 FK-PK 结构，不像传统方法将元组视为独立样本
- **可解释性**：融合模块的重要性分数提供预测归因

## 来源

- [[zeng-neurida-2025|NeurIDA 论文]]
