1.6 KiB
1.6 KiB
title, created, updated, type, tags, sources
| title | created | updated | type | tags | sources | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DIME (Dynamic In-Database Modeling Engine) | 2026-05-15 | 2026-05-15 | concept |
|
|
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
将 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
在 relational-graph（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
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