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公开(公告)号：CN116151620A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310149830.X
申请日：2023-02-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q40/04
Abstract: 本说明书公开了一种子图匹配的方法、装置、存储介质及电子设备，在本说明书提供的子图匹配的方法中，首先在拓扑图中确定指定节点，接着确定指定节点对应的子图以及各子图的特征，根据各子图的特征确定各子图所属的类型，然后在每个类型的子图中确定具有代表性的子图，最后在其他拓扑图里确定与代表子图相匹配的子图。从上述方法可以看出，在拓扑图中确定指定节点对应的子图即子图挖掘，在其他拓扑图里确定与代表子图相匹配的子图，即基于子图挖掘进行子图匹配，应用本方法可以较快地在大规模拓扑图中确定有用的信息。
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公开(公告)号：CN115983380A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211709890.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06N5/02 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种异质图增强方法及装置。在进行异质图增强时，为异质图的待增强元路径集中的各个待增强元路径构建元路径可达图；并根据所构建的元路径可达图，生成各个待增强元路径的图极限函数。然后，对于每个待增强元路径，使用对应的图极限函数进行元路径可达图采样来生成用于实现元路径内增强的第一增强元路径可达图。此外，针对待增强元路径集中的每个选定的待增强元路径对，可以根据该待增强元路径对中的各个待增强元路径的图极限函数，生成增强图极限函数；并且使用所生成的增强图极限函数进行元路径可达图采样来生成用于实现元路径间增强的第二增强元路径可达图。
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公开(公告)号：CN115860148A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211384781.X
申请日：2022-11-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供用于优化机器学习模型训练的方法、装置及分布式机器学习模型训练系统。响应于完成本地模型计算得到模型参数的梯度信息，各个成员处理设备将梯度信息切片为第一数目个梯度信息切片；并与所属分布式训练节点的所有其它成员处理设备一起，使用各自梯度信息切片数据合并处理，每个编号的成员处理设备得到使用对应编号的梯度信息切片进行数据合并处理后的第一梯度信息切片合并结果。随后，各个成员处理设备与其它分布式训练节点的具有相同编号的所有其它成员处理设备一起，使用各自的第一梯度信息切片合并结果执行数据合并处理，得到第二梯度信息切片合并结果；并且将第二梯度信息切片合并结果存储在为该成员处理设备分配的存储空间中。
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公开(公告)号：CN115840910A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211494060.4
申请日：2022-11-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/901 , G06F16/9032 , G06Q30/0251
Abstract: 本说明书公开了一种训练样本的生成方法、装置、存储介质和电子设备，所述方法包括：采用预设的划分策略，构建二叉树，根据生成的随机数和二叉树中每个节点的权重，进行采样，得到采样边后，在二叉树中删除采样边，再根据更新后的二叉树重新进行采样，直到满足第一采样结束条件，将由采样节点、采样边和与采样边连接的节点构成的子图作为生成的训练样本，将训练样本输入待训练的图神经网络，以对待训练的图神经网络进行训练。本方法中根据生成的随机数，在二叉树中查询命中的叶子节点，而且将采样得到的边从二叉树中删除，避免了重复采样的问题，提高了采样的效率，从而能够高效的生成作为训练样本的子图。
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公开(公告)号：CN113688068A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111240147.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F12/02 , G06F12/1009 , G06F9/50
Abstract: 本说明书的实施例提供图数据加载方法及装置。在该图数据加载方法中，响应于从外部获取到待加载图数据，为待加载图数据获取锁。基于图数据加载装置中存储的前一加载图数据的图数据加载标识，确定待加载图数据的图数据加载标识。基于待加载图数据的图数据加载标识，确定出待加载图数据在图数据处理设备的本地内存中所创建的图数据存储空间中的对应存储位置。在释放为待加载图数据获取的锁后，将待加载图数据保存到图数据存储空间中的对应存储位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113220306A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110602180.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F8/41 , G06F16/2455
Abstract: 本说明书实施例提出了一种操作执行方法、装置和电子设备，其中，上述操作执行方法中，获取源代码中待编译的算子之后，在缓存中查找与上述待编译的算子模式相同的算子，如果查找到与上述待编译的算子模式相同的算子，则从缓存中获取上述模式相同的算子的编译代码，这样，就无需对待编译的算子执行编译优化的过程，可以直接获取上述待编译的算子的输入数据，根据上述模式相同的算子的编译代码，对上述待编译的算子的输入数据进行计算，获得计算结果，最后执行与上述计算结果对应的操作，从而可以减少占据的代码空间，节省编译优化时间。
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公开(公告)号：CN119961694A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510121585.0
申请日：2025-01-24
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/22 , G06F16/901 , G06N5/022 , G06N3/042
Abstract: 本说明书实施例涉及分布式社区发现方法及系统，方法应用于分布式系统，分布式系统包括主节点和若干个工作节点，各个工作节点持有全图的图分片；方法包括：主节点向各个工作节点发送针对全图的第一社区划分提案，其中包括若干个社区；任一目标工作节点根据持有的图分片上的任意目标社区中各个图节点属性的嵌入表征，确定目标社区嵌入表征，进而确定目标社区的目标属性模块度，并发送给主节点；全局嵌入表征由全图中各个图节点属性的嵌入表征的聚合结果所确定；主节点根据接收到的各个社区的属性模块度，确定全局属性模块度；全局属性模块度用于评价第一社区划分提案的划分质量。
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公开(公告)号：CN119782586A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411779293.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本说明书实施例提供了一种子图查询方法及装置，用于对图数据库中存储的数据图进行子图查询。待查询的若干查询子图包括节点和边，以及节点和边的属性信息。数据图中包含用户的隐私数据，在数据处理过程中需要继续隐私保护。在进行子图查询时，基于若干查询子图之间的相同部分，在图数据库中存储的数据图中进行初步查询，得到相同部分的第一查询结果，该相同部分包含在若干查询子图中，是若干查询子图具有的相同边对应的子图。在第一查询结果的基础上，分别基于若干查询子图的剩余部分在数据图中进行子图查询，得到各个查询子图的查询结果。
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公开(公告)号：CN119719423A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411777623.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/901 , G06F3/06 , G06Q50/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种图数据的处理方法和设备集群。所述方法用于从原始图中生成目标社区对应的社区子图，原始图包括多个点边信息，该多个点边信息被分散存储在设备集群的第一设备集合中。在所述方法中，设备集群确定原始图中属于目标社区的多个目标点边信息，并在第一设备集合中确定出存储该多个目标点边信息的M个存储设备；通过第二设备集合从所述M个存储设备收集该多个目标点边信息以生成N个部分子图；通过目标设备从第二设备集合收集该N个部分子图，对其合并生成目标社区对应的社区子图；其中，该多个目标点边信息被第二设备集合中的至少部分设备并行收集，N个部分子图被第二设备集合中的至少部分设备并行生成。
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公开(公告)号：CN119357590A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411513829.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本说明书实施例提供了比赛评估处理方法及装置，其中，一种比赛评估处理方法包括：从比赛队伍的队员的属性数据出发进行特征提取获得属性特征，以及基于队员图网络获取队员关系特征，并根据各队员的属性特征和队员关系特征构建各比赛队伍的队伍特征，将各比赛队伍的队伍特征输入比赛评估模型进行比赛评估处理获得评估结果，以此实现比赛队伍层面的比赛评估。
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