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资源描述框架图查询中，准确估计查询结果的大小是查询优化器中的关键步骤。已有方法忽略了该图自身的不确定性以及子查询间的关联关系，无法有效估计结果。针对该问题，本文提出一种基于贝叶斯模型的基数估计方法。该方法引入贝叶斯网络模型，挖掘出子查询内的属性依赖。同时，在这些属性依赖的基础上提出子网拼接方法，计算出子查询间的影响因子。最后，利用以上信息准确估计出任意查询结果集的基数。实验表明：与已有方法相比，本文方法的准确性提高15％以上，性能没有大幅度下降。