公开(公告)号：CN116668304B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202310636017.5

申请日：2023-05-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 赵颖 ,  周千超 ,  曾山 ,  刘亦文 ,  董航成 ,  吴幻 ,  陈彦宇 ,  马美钰 ,  沈海誉 ,  周芳芳

IPC: H04L41/12 ,  H04L41/142 ,  H04L41/22 ,  H04L41/0677 ,  H04L12/28

Abstract: 本发明公开了一种城域网拓扑可视化方法，包括以下步骤：步骤1、城域网图谱数据层级预处理；步骤2、对处理后的城域网图谱进行初始Voronoi图分割，得到幂加权Voronoi图；步骤3、对幂加权Voronoi图进行布局迭代优化调整，得到稳定的Voronoi分割结果；步骤4、使用约束力导引区域内设备布局，得到最终的城域网拓扑结构；所述区域指城域网中的子网和子区域。本发明解决了现有方法缺少可视化编码及视觉表达，导致无法体现城域网的拓扑网络的层次结构及设备与设备间的关系，从而使得定位报警困难，造成运维效率低下的问题。

公开(公告)号：CN116668304A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310636017.5

申请日：2023-05-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 赵颖 ,  周千超 ,  曾山 ,  刘亦文 ,  董航成 ,  吴幻 ,  陈彦宇 ,  马美钰 ,  沈海誉 ,  周芳芳

IPC: H04L41/12 ,  H04L41/142 ,  H04L41/22 ,  H04L41/0677 ,  H04L12/28

Abstract: 本发明公开了一种城域网拓扑可视化方法，包括以下步骤：步骤1、城域网图谱数据层级预处理；步骤2、对处理后的城域网图谱进行初始Voronoi图分割，得到幂加权Voronoi图；步骤3、对幂加权Voronoi图进行布局迭代优化调整，得到稳定的Voronoi分割结果；步骤4、使用约束力导引区域内设备布局，得到最终的城域网拓扑结构；所述区域指城域网中的子网和子区域。本发明解决了现有方法缺少可视化编码及视觉表达，导致无法体现城域网的拓扑网络的层次结构及设备与设备间的关系，从而使得定位报警困难，造成运维效率低下的问题。

公开(公告)号：CN116595267B

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN202310635601.9

申请日：2023-05-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 周芳芳 ,  仇雨湦 ,  刘亦文 ,  张楚涵 ,  武宜韬 ,  赵颖

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/904 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种面向不均衡社交网络的图采样方法，包括以下步骤：步骤S1、候选种子节点识别：从初始不均衡社交网络图中识别出候选种子节点；步骤S2、种子节点筛选：删除候选种子节点中的社区内中心节点，保留桥梁节点；步骤S3、种子节点精选：通过优化函数对步骤S2得到的桥梁节点进行精选，得到图采样起点节点；步骤S4、通过度引导的随机游走采样方法从图采样起点节点开始进行图采样，得到采样后的不均衡社交网络图。本发明解决了现有图采样方法在针对不均衡社交网络进行图采样后容易出现社区结构丢失、社区结构关联关系破坏以及社区结构规模分布失真，导致分析人员无法快速准确的在不均衡社交网络等问题。

公开(公告)号：CN116595267A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310635601.9

申请日：2023-05-31

Applicant: 中南大学

Inventor： 周芳芳 ,  仇雨湦 ,  刘亦文 ,  张楚涵 ,  武宜韬 ,  赵颖

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/904 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种面向不均衡社交网络的图采样方法，包括以下步骤：步骤S1、候选种子节点识别：从初始不均衡社交网络图中识别出候选种子节点；步骤S2、种子节点筛选：删除候选种子节点中的社区内中心节点，保留桥梁节点；步骤S3、种子节点精选：通过优化函数对步骤S2得到的桥梁节点进行精选，得到图采样起点节点；步骤S4、通过度引导的随机游走采样方法从图采样起点节点开始进行图采样，得到采样后的不均衡社交网络图。本发明解决了现有图采样方法在针对不均衡社交网络进行图采样后容易出现社区结构丢失、社区结构关联关系破坏以及社区结构规模分布失真，导致分析人员无法快速准确的在不均衡社交网络等问题。