公开(公告)号：CN111061557B

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN201811204395.1

申请日：2018-10-16

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 方超

IPC: G06F9/50

Abstract: 本申请提供了一种均衡分布式内存数据库负载的方法和装置，属于大数据技术领域。所述方法包括：在均衡分布式内存数据库的负载时，可以基于每个节点当前分片的数目、单个分片在本地节点上被完成处理的平均时长和单个分片通过跨网络方式在非本地节点上被完成处理的平均时长，确定在负载均衡时，每个节点处理的分片的指示信息，指示信息用于指示来自于各节点的分片，通知给各个节点，后续各个节点可以基于指示信息，获取分片进行处理。采用本申请，可以提高分片处理效率。

公开(公告)号：CN112784996A

公开(公告)日：2021-05-11

申请号：CN202011637601.5

申请日：2020-12-31

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 方超 ,  陈国栋 ,  赵世范 ,  姜伟浩

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/08 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于图表征的机器学习方法及系统。其中，所述方法包括：所述第一设备通过所述机器学习框架对原始数据进行预处理；所述第一设备控制所述机器学习框架将经过预处理得到的处理后数据经由所述第一套接字和所述第二套接字传输至所述图表征框架；所述第二设备通过所述图表征框架对所述处理后数据进行图表征处理；所述第二设备控制所述图表征框架将经过图表征处理得到的图表征经由所述第二套接字和所述第一套接子传输至所述机器学习框架；所述第一设备控制所述机器学习框架基于所述图表征对所述原始数据所属对象进行处理。可以提高机器学习中算法模型的性能。

公开(公告)号：CN118133883B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410552789.5

申请日：2024-05-06

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 姜伟浩 ,  方超 ,  陈诚 ,  张威

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

Abstract: 本申请公开一种图采样方法、图谱预测方法及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于从图谱中采集到具有代表性的采样点，使得基于采样点对图神经网络进行训练时得到更好的训练结果。该方法包括：对于图谱中的每一个节点，确定节点的出度值，以及节点的属性信息，出度值用于表征图谱中以节点为起点的边的数量；基于节点的出度值以及节点的属性信息，确定概率密度函数；基于概率密度函数，对图谱进行采样，得到子图，子图用于对图神经网络进行训练。

公开(公告)号：CN112990332A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110328443.3

申请日：2021-03-26

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 方超 ,  罗逸璕 ,  陈国栋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请实施例提供了一种子图规模预测和分布式训练方法、装置及电子设备，获取图的节点个数、平均度及子图个数，并根据节点个数、平均度及子图个数，利用预测模型，获得子图平均节点数；若子图平均节点数超过计算单元可承载的节点数上限，则调整子图个数，并返回执行根据节点个数、平均度及子图个数，利用预测模型，获得子图平均节点数的步骤；若子图平均节点数不超过节点数上限，则确定包括当前的子图个数和子图平均节点数的子图规模预测结果。通过本方案，增加了计算单元可处理子图的可能性，从而在一定程度上保证了计算单元可对子图进行正常处理。

公开(公告)号：CN111061557A

公开(公告)日：2020-04-24

申请号：CN201811204395.1

申请日：2018-10-16

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 方超

IPC: G06F9/50

Abstract: 本申请提供了一种均衡分布式内存数据库负载的方法和装置，属于大数据技术领域。所述方法包括：在均衡分布式内存数据库的负载时，可以基于每个节点当前分片的数目、单个分片在本地节点上被完成处理的平均时长和单个分片通过跨网络方式在非本地节点上被完成处理的平均时长，确定在负载均衡时，每个节点处理的分片的指示信息，指示信息用于指示来自于各节点的分片，通知给各个节点，后续各个节点可以基于指示信息，获取分片进行处理。采用本申请，可以提高分片处理效率。

公开(公告)号：CN118133883A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410552789.5

申请日：2024-05-06

Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 姜伟浩 ,  方超 ,  陈诚 ,  张威

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N5/022

Abstract: 本申请公开一种图采样方法、图谱预测方法及存储介质，涉及数据处理技术领域，用于从图谱中采集到具有代表性的采样点，使得基于采样点对图神经网络进行训练时得到更好的训练结果。该方法包括：对于图谱中的每一个节点，确定节点的出度值，以及节点的属性信息，出度值用于表征图谱中以节点为起点的边的数量；基于节点的出度值以及节点的属性信息，确定概率密度函数；基于概率密度函数，对图谱进行采样，得到子图，子图用于对图神经网络进行训练。