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公开(公告)号：CN112528087B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011400390.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种网络系统中基于大同步模型的图顶点并行重编码方法，包括：各任务将输入图的顶点Id发送给出度顶点，并统计各自的输入顶点数量写入总同步目录；各任务根据总同步目录记录的各任务输入顶点数量，顺序递增更新原顶点Id，同时建立新旧Id映射，然后根据接收消息建立各顶点的输入顶点集合，最后以新Id作为消息值，根据输入顶点集合进行反向发送；各顶点根据新旧顶点Id映射，将收到的新顶点Id汇总为新的输出边集合。本发明能够避免顶点不规则编码带来的存储资源浪费和低效计算等问题，同时不影响原图的结构关系，在图计算技术领域具有广泛的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN116150694A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310057301.7
申请日：2023-01-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/2433 , G06F16/906
Abstract: 本发明提供了一种动态图异常检测方法，主要包括以下步骤：非易失性存储器存储阶段，初始化非易失性存储器并配置为主要内存存储器；动态随机存储器存储阶段，对非易失性存储器中的时序快照集合进行粗粒度检测，找出可能的异常时刻并将其快照存入动态随机存储器；特征表示阶段，对所有可能的异常时刻T获得游走序列，从游走序列中学习各顶点的嵌入表示；异常判断阶段，对嵌入向量进行异常检测，输出异常节点。相较于现有技术，本发明能够减少检测时间，提高对时序图检测的准确性，避免了传统图异常检测算法计算时间长且对动态图适用性差的缺陷，在网络攻击检测和流量控制等领域有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN114911981A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210554348.X
申请日：2022-05-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904 , G06F16/906
Abstract: 本发明公开了一种复杂网络中基于聚类系数的并行图摘要算法，包括：将图的原始顶点集合划分为不同的分区；将分区子图的原始顶点集和边集作为图摘要的初始顶点集合和边集合，对各分区顶点，根据顶点选择策略确定初始点，计算该点聚类系数，并合并该顶点与所有一跳邻居顶点生成新摘要顶点；更新图摘要的顶点集，同时根据聚类系数生成修正边集合，并更新图摘要的边集合；继续选择下一个待合并顶点，重复执行上述合并过程，直至各分区摘要图中顶点总数小于阈值时停止，最终合并输出总的摘要图和修正边集合。本发明能够根据复杂网络中顶点的聚类系数进行并行摘要，避免了传统图摘要算法计算效率慢、压缩率低等缺陷，在图压缩、复杂网络顶点重要性排序等领域有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN112817982A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110182544.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于LSM树的动态幂律图存储方法，包括：图数据动态更新时，统计图的顶点出度信息，以内存顶点表的形式对大度数顶点和普通顶点进行分离存储；对大顶点表和普通顶点表，根据幂律分布比例分配内存；当各顶点表的数据量超过阈值时，根据内存分配比例对应的线程数对图数据进行并发溢写。本发明能减轻基于幂律分布的图数据更新频繁时产生的数据合并开销和存储资源浪费等问题，在知识图谱和图计算领域具有良好的实用价值和前景。
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公开(公告)号：CN112528087A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011400390.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种网络系统中基于大同步模型的图顶点并行重编码方法，包括：各任务将输入图的顶点Id发送给出度顶点，并统计各自的输入顶点数量写入总同步目录；各任务根据总同步目录记录的各任务输入顶点数量，顺序递增更新原顶点Id，同时建立新旧Id映射，然后根据接收消息建立各顶点的输入顶点集合，最后以新Id作为消息值，根据输入顶点集合进行反向发送；各顶点根据新旧顶点Id映射，将收到的新顶点Id汇总为新的输出边集合。本发明能够避免顶点不规则编码带来的存储资源浪费和低效计算等问题，同时不影响原图的结构关系，在图计算技术领域具有广泛的实用价值和应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110299187A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910597641.2
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16B50/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop的并行化基因数据压缩方法，事先从待压缩基因序列中选取并通过k-mer构建Hash表编码参考序列，并将参考序列存储为索引文件。启动Hadoop集群，将配置、索引和待压缩文件传到HDFS上，配置MapReduce任务，在Map任务中读取待压缩序列的所有信息，使用Combiner与Partitioner对Map结果优化。在Reduce任务中进行待压缩序列与参考序列的匹配去重,最后将结果压缩输出。本发明使用分布式计算方式可以在读取单个基因实现并行化并提高效率，还可以实现多条基因序列的并行处理，以实现处理压缩大批量基因文件的加速。
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公开(公告)号：CN110162591A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910431436.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向数字教育资源的实体对齐方法及系统，首先通过学科主题树对已有教育资源库进行学科分块，并在每个教育资源块内构建分区索引体系；然后SKE算法提取待对齐数字教育资源的知识点标签，通过索引筛选出实体对齐候选集；接着计算候选集中实体对的知识点标签相似性、属性值相似度和文本资源相似度；最后通过将计算得到的实体对相似性数据作为特征值输入构建好的决策树，判定其对齐结果。采用本方法进行数字教育资源的实体对齐，能够大幅度降低实体对齐计算复杂度，提高对齐效率；提升数字教育资源的文本相似度计算精度，从而提高实体对齐准确率。
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公开(公告)号：CN117895217A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410082283.2
申请日：2024-01-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种引入相位补偿的阻抗匹配层，包括介质基板和金属帽；各金属帽等间距插入介质基板中，并周期性排列；介质基板的厚度大于各金属帽的高度，介质基板的表面面积大于所有金属帽的表面面积之和；各金属帽的截面尺寸不一、形状相同、高度不一，且长、宽、高分别随着与中心金属帽之间距离的增加而减小。本发明能提升肌肉组织深处的圆极化植入天线的有效增益和从有损组织向空气传输的能力。
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公开(公告)号：CN117150148A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311111352.X
申请日：2023-08-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F16/215 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练模型的社交网络舆情态势监控方法，属于文本信息挖掘技术领域，包括：社交网络文本数据预处理；构建LDA模型对文本数据实现事件聚类；使用LoRA微调后的预训练模型对文本数据进行基于字粒度的编码，并通过填充或截断操作保持文本编码长度一致性，通过循环神经网络和全连接神经网络输出情感分类结果；根据事件聚类的结果与文本情感分类的结果分别得到关注度变化和情感变化，同时基于关注度变化和情感变化实现态势预测；本发明采用事件聚类和文本情感分类实现事件在时间维度上的情感分析，从而实现不同事件舆情态势的实时监测，使用预训练模型进行建模，辅以LoRA微调技术，有效地提高模型的准确率和训练速度。
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公开(公告)号：CN112817982B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110182544.4
申请日：2021-02-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于LSM树的动态幂律图存储方法，包括：图数据动态更新时，统计图的顶点出度信息，以内存顶点表的形式对大度数顶点和普通顶点进行分离存储；对大顶点表和普通顶点表，根据幂律分布比例分配内存；当各顶点表的数据量超过阈值时，根据内存分配比例对应的线程数对图数据进行并发溢写。本发明能减轻基于幂律分布的图数据更新频繁时产生的数据合并开销和存储资源浪费等问题，在知识图谱和图计算领域具有良好的实用价值和前景。
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