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公开(公告)号：CN115329142B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210889377.1
申请日：2022-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06F16/906
Abstract: 本发明保护一种数据资产图谱化简方法，对数据资产图谱提取核节点集合与非核节点集合，构建普通节点分组集合；进行粗过滤和遍历划分筛选出同类型的子图；子图塌陷成子图节点并进行同源判断，插入虚拟节点与同源的子图节点连接，通过SDNE图嵌入模型处理得到节点嵌入向量；利用DBSCAN聚类算法进行聚类，对聚类结果进行异质判断，划分同类节点和噪音节点；计算所有聚类结果的采样率，在所有聚类结果中随机采样，删除采样节点和关联的连边，得到化简后的数据资产图谱。本发明有效减少图谱视觉密集区域下的冗余结构，在不影响图谱整体拓扑特性的同时突出图谱主要结构特征，明显提高对图谱的探索分析过程，有助于重要数据资产结构的识别和探索。
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公开(公告)号：CN115329142A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210889377.1
申请日：2022-07-27
Applicant: 中南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06F16/906
Abstract: 本发明保护一种数据资产图谱化简方法，对数据资产图谱提取核节点集合与非核节点集合，构建普通节点分组集合；进行粗过滤和遍历划分筛选出同类型的子图；子图塌陷成子图节点并进行同源判断，插入虚拟节点与同源的子图节点连接，通过SDNE图嵌入模型处理得到节点嵌入向量；利用DBSCAN聚类算法进行聚类，对聚类结果进行异质判断，划分同类节点和噪音节点；计算所有聚类结果的采样率，在所有聚类结果中随机采样，删除采样节点和关联的连边，得到化简后的数据资产图谱。本发明有效减少图谱视觉密集区域下的冗余结构，在不影响图谱整体拓扑特性的同时突出图谱主要结构特征，明显提高对图谱的探索分析过程，有助于重要数据资产结构的识别和探索。
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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
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。
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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
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。
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