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公开(公告)号：CN112380460B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011289860.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9537 , G06Q10/04 , H04L67/568
Abstract: 本发明公开了一种基于近似算法的最短路径查询方法，包括：以固定的时间间隔接收来自多个用户的多个路径查询请求，根据所有路径查询请求对应路径的收益确定代表路径，将该代表路径作为当前代表路径存储在服务器的缓存中，从所有路径查询请求中选择与代表路径夹角为30°的所有路径，并将所有路径中目标点位于当前代表路径上的路径返回给客户端，针对每一条其对应路径没有被返回给客户端的路径查询请求而言，在服务器的缓存中对该路径查询请求进行查询处理。本发明能够解决现有最短路径查询方法中存在的路径权重固定且单一、更新权重花销大、更新频率高的技术问题，以及对用户响应速度快、但总体查询速度慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN110162716B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201910421573.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社区检索的影响力社区搜索方法，通过启发式方法设置权重的初始阈值对网络进行筛选生成子图从而减小其规模达到减少计算成本的目的；在子图的基础上通过生成树判断关键节点的连通性，从而统计社区数量；对于不满足查询条件的阈值，对其进行增量迭代直至其满足查询条件；最后根据查询条件渐进的输出影响力最大社区，避免了重复的枚举社区数目。本发明弥补了现有社区检索技术方面的不足，但保留了其优势，使得社区检索技术变得完美：第一，通过渐进的输出结果有效地减少了重复计算，节省了计算成本；第二，充分考虑了相同权重节点对社区检索的影响，在不影响其检索性能的同时打破了权重的限制条件，扩大了其使用范围。
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公开(公告)号：CN111400555A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010147602.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F9/50
Abstract: 本申请涉及一种图数据查询任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取图数据集和图数据查询任务集，图数据集为分布式存储于多台机器节点的图数据结构的集合，识别图数据集的图数据类型，根据图数据类型，计算图数据查询任务集中两两查询任务间的相似度或差异度，基于两两查询任务间的相似度或差异度，将图数据查询任务集划分为多个图数据查询任务子集，将图数据查询任务子集输入预设分布式图查询系统，得到对应的查询结果。采用本方案解决了在分布式系统中处理批量任务时的负载均衡问题，同时优化了串行执行查询任务低效问题和并行资源利用率低的问题，提高查询任务执行效率，缓解查询实时性需求问题。
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公开(公告)号：CN110162716A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910421573.4
申请日：2019-05-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于社区检索的影响力社区搜索方法，通过启发式方法设置权重的初始阈值对网络进行筛选生成子图从而减小其规模达到减少计算成本的目的；在子图的基础上通过生成树判断关键节点的连通性，从而统计社区数量；对于不满足查询条件的阈值，对其进行增量迭代直至其满足查询条件；最后根据查询条件渐进的输出影响力最大社区，避免了重复的枚举社区数目。本发明弥补了现有社区检索技术方面的不足，但保留了其优势，使得社区检索技术变得完美：第一，通过渐进的输出结果有效地减少了重复计算，节省了计算成本；第二，充分考虑了相同权重节点对社区检索的影响，在不影响其检索性能的同时打破了权重的限制条件，扩大了其使用范围。
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公开(公告)号：CN112380460A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011289860.3
申请日：2020-11-18
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/9537 , G06Q10/04 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于近似算法的最短路径查询方法，包括：以固定的时间间隔接收来自多个用户的多个路径查询请求，根据所有路径查询请求对应路径的收益确定代表路径，将该代表路径作为当前代表路径存储在服务器的缓存中，从所有路径查询请求中选择与代表路径夹角为30°的所有路径，并将所有路径中目标点位于当前代表路径上的路径返回给客户端，针对每一条其对应路径没有被返回给客户端的路径查询请求而言，在服务器的缓存中对该路径查询请求进行查询处理。本发明能够解决现有最短路径查询方法中存在的路径权重固定且单一、更新权重花销大、更新频率高的技术问题，以及对用户响应速度快、但总体查询速度慢的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110138619B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910448351.1
申请日：2019-05-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种实现影响力最大化的初始节点选取方法，其针对社交网络中多种影响同时传播的场景，将从众意识引入传播过程中，针对从众意识的传播模型提出了逆向采用采样方法、初始节点选取方法和初始节点估计方法，首先对影响网络进行逆向采用采样，随后根据逆向采用采样的样本，迭代地计算初始节点，直到采用估计方法判断采用收益满足精度要求为止，否则加倍采样规模，重复以上步骤。从众意识的传播模型更加科学和真实地建模传播过程，初始节点选取方法能够准确、高效地选取初始节点，并能够适应大规模网络结构，提高了初始节点选取方法的时效性。
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公开(公告)号：CN110138619A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910448351.1
申请日：2019-05-28
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种实现影响力最大化的初始节点选取方法，其针对社交网络中多种影响同时传播的场景，将从众意识引入传播过程中，针对从众意识的传播模型提出了逆向采用采样方法、初始节点选取方法和初始节点估计方法，首先对影响网络进行逆向采用采样，随后根据逆向采用采样的样本，迭代地计算初始节点，直到采用估计方法判断采用收益满足精度要求为止，否则加倍采样规模，重复以上步骤。从众意识的传播模型更加科学和真实地建模传播过程，初始节点选取方法能够准确、高效地选取初始节点，并能够适应大规模网络结构，提高了初始节点选取方法的时效性。
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公开(公告)号：CN111400555B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010147602.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F9/50
Abstract: 本申请涉及一种图数据查询任务处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取图数据集和图数据查询任务集，图数据集为分布式存储于多台机器节点的图数据结构的集合，识别图数据集的图数据类型，根据图数据类型，计算图数据查询任务集中两两查询任务间的相似度或差异度，基于两两查询任务间的相似度或差异度，将图数据查询任务集划分为多个图数据查询任务子集，将图数据查询任务子集输入预设分布式图查询系统，得到对应的查询结果。采用本方案解决了在分布式系统中处理批量任务时的负载均衡问题，同时优化了串行执行查询任务低效问题和并行资源利用率低的问题，提高查询任务执行效率，缓解查询实时性需求问题。
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公开(公告)号：CN112162986B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202011071516.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种并行top‑k范围skyline查询方法和系统，其通过将数据点与查询范围构建数据元组的方法，实时更新数据点的查询范围，进行范围skyline查询，扩大了skyline查询的应用范围；在判断数据点间支配关系的过程中，对关键步骤使用并行处理，减少了计算时间，提高查询效率；对不可能成为查询结果的数据点进行过滤，避免了重复地获取所有数据信息；最后对数据点对应元组的评分进行维护，输出支配能力最强的k个范围skyline查询结果，最终得到更加准确的、可控规模的范围skyline查询结果，从而保证了查询结果具有更高的参考价值。本发明充分考虑了评分对范围skyline查询的影响，在不影响查询性能的同时避免了范围skyline结果规模不可控的限制条件，扩大了其应用范围。
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公开(公告)号：CN112162986A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011071516.7
申请日：2020-10-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种并行top‑k范围skyline查询方法和系统，其通过将数据点与查询范围构建数据元组的方法，实时更新数据点的查询范围，进行范围skyline查询，扩大了skyline查询的应用范围；在判断数据点间支配关系的过程中，对关键步骤使用并行处理，减少了计算时间，提高查询效率；对不可能成为查询结果的数据点进行过滤，避免了重复地获取所有数据信息；最后对数据点对应元组的评分进行维护，输出支配能力最强的k个范围skyline查询结果，最终得到更加准确的、可控规模的范围skyline查询结果，从而保证了查询结果具有更高的参考价值。本发明充分考虑了评分对范围skyline查询的影响，在不影响查询性能的同时避免了范围skyline结果规模不可控的限制条件，扩大了其应用范围。
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