CoLSE：軽量かつ堅牢なハイブリッド学習モデルによる単一テーブルカーディナリティ推定

本論文は、データベースシステムにおけるクエリ最適化に不可欠な単一テーブルカーディナリティ推定に対する新しいアプローチであるCoLSEを提案しています。 学習コンポーネントと累積分布関数（CDF）を組み込んだこのハイブリッドモデルは、既存の方法と比較して、精度と堅牢性の向上を約束します。

• •CoLSEは、軽量で堅牢なハイブリッド学習モデルを提案しています。
• •このモデルは、カーディナリティ推定にJoint CDFを利用しています。
• •この研究はArXivで公開されており、初期段階の研究を示しています。