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公开(公告)号：CN107066546B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201710165501.9
申请日：2017-03-20
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于MPP引擎的跨数据中心快速查询方法和系统，属于大数据检索分析领域，可应用于实时系统或离线备份系统。该方法将不同MPP引擎中的数据进行统一标记并存储到元数据中；全局中心节点接收查询请求并对其进行语法解析，然后分发送到对应的数据分中心节点；各数据分中心节点通过元数据的相应MPP引擎进行查询，并将数据传输给全局中心节点；全局中心节点利用MPP引擎对数据分中心节点返回的数据进行快速查询，并输出查询结果。本发明能够实现不同数据中心数据的联合查询，兼容多种MPP引擎，充分利用不同存储模式的特点优化查询，支持多种方式导出查询结果，便于实现上层不同应用对结果数据再分析的不同要求。
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公开(公告)号：CN109993198B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811600061.6
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于特征同构共享描述的多源异构离群点检测方法，通过在特征同构空间中统一地检测来自异构数据集的离群点，以避免浪费不同来源之间的互补信息，并提高多源离群点的识别率，能够解决在一个一致的特征同构空间中识别所有类型的多源异构离群点的问题。
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公开(公告)号：CN112257865A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202010940174.1
申请日：2020-09-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种GPU上的基于着色优化的置信传播方法。本发明通过使用信息残差大的顶点对信息残差小的顶点进行固定步长的着色操作，在整个图模型上形成多个以信息残差大的顶点为中心的分区，将该顶点命名为中心点；在每个分区中，按照最远顶点到中心点以及中心点到最远点的顺序对边上的信息进行更新操作，以完成每次迭代的置信传播计算。本发明能够保证置信传播方法在短时间内收敛大多数顶点。
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公开(公告)号：CN111754383A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010403115.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提出一种基于GPU加速的优化线程调度与分区的强连通图检测方法，为使用异构系统进行强连通图检测的方法，通过将每个warp分成多个虚拟warp并分配多个顶点任务、使用着色分区替换传统的WCC分区等方法平衡了线程分配、增加了每次迭代产生的强连通图数目，从而达到提升算法运行效率的目的。
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公开(公告)号：CN105989061B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201510066798.4
申请日：2015-02-09
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明涉及一种滑动窗口下多维数据重复检测快速索引方法。该方法采用压缩计数型布隆过滤器矩阵数组来维护滑动窗口内的数据项，在滑动窗口内维护多个子窗口，队首子窗口以滑动方式接收新元素，队尾子窗口以滑动方式淘汰老元素；每个独立子窗口由一个计数型布隆过滤器矩阵组成，计数型布隆过滤器矩阵具备面向多维数据的维度删减能力，并且其内部维护计数器单元。通过对所有计数型布隆过滤器矩阵均采用相同的设计容量并共享同一组k个哈希函数，能够有效提升重复元素检测效率；通过在计数器单元中维护系统基础时钟，能够有效支持滑动窗口的元素隐式删除；通过矩阵方式维护多维数据，有效降低多维数据的组合误差率，降低整体误判率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287150A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910405408.X
申请日：2019-05-16
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/13 , G06F16/16 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种大规模存储系统元数据分布式管理方法与系统。本发明将HDFS存储于NameNode内存中的元数据抽象成二维表的结构，以二维表的形式存储在分布式数据库中；抽象后的各二维表之间通过inode_id相互关联。Namenode成为客户端存取元数据的桥梁，客户端首先连接Namenode，Namenode来操作分布式数据库中的元数据，并将元数据返回给客户端。本发明解决了HDFS的单点故障问题。
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公开(公告)号：CN104935348B
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201510254377.4
申请日：2015-05-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种估算误差可控的概要数据压缩方法。本方法为：1)对每个对象的概要数据建立一时间追踪器；对于待写入的概要数据，根据对象定位到对应的时间追踪器，然后时间追踪器对概要数据进行采样并保存对该时间追踪器对应的样本集合中；2)将每个时间追踪器的样本集合中的样本划分为多个时间阶段并设置误差参数；然后时间追踪器根据对应的误差参数对样本进行采样；3)将处理后的样本集合合并成一个样本集合H，然后将集合H中的样本数据划分多个时间阶段并根据对应误差参数采样写入到一新时间追踪器的样本集合内。本发明压缩后的概要数据不仅线性的提升存储空间，而且仍然能够支持误差限定的近似计算。
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公开(公告)号：CN107203489A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710188156.0
申请日：2017-03-27
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/16
CPC classification number: G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种基于最优重构的特征选择方法，其步骤为：1)将数据集中每个原始特征为d维的数据表示为数据矩阵X，其中d＞1；2)对上述数据矩阵X建立最优化线性重构模型，且该模型最优化目标为表示矩阵B；3)将上述数据矩阵X进行转置得到特征矩阵F，并将表示矩阵B进行清零；4)利用迭代交替优化的方式对上述经过步骤3)的最优化线性重构模型进行求解，得到最优表示矩阵B*；5)根据最优表示矩阵B*选取能够表示全部d维特征的最优k维特征子集，其中k
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公开(公告)号：CN104657450A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510061345.2
申请日：2015-02-05
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30536 , G06F17/30321 , G06F17/3033 , G06F17/30371 , G06F17/30539
Abstract: 本发明涉及一种面向大数据环境的概要信息动态构建与查询方法及装置。该方法以Count-Min Sketch方法为基础，采用数据流的第一范数描述数据规模，采用数据的基数值描述数据的分布情况；首先为流式大数据分配一较小空间的Count-min Sketch结构，随着数据不断加载，当Count-min Sketch结构记录的数据项个数达到阈值且数值空间基数达到阈值以后，建立新的Count-min Sketch结构，用以接收后续到来的新数据。本发明能够根据数据量和数值基数自动建立新的Sketch结构，以较高精度统计数据，有效支持流式大数据的高精度的实时统计和分析。
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公开(公告)号：CN103226520A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310113105.3
申请日：2013-04-02
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F12/08
Abstract: 本发明涉及一种集群内存自适应管理方法、服务器集群。其中，集群内存自适应管理方法包括：对于数据服务器集群中的每个数据服务器，在使用前对该数据服务器按照变步长加性增长方式进行内存预分配，将内存分割为设定数目的片组，每个片组的总容量相等，每个片组包含容量相等的多个分片。本发明的集群内存自适应调管理方法，采用优化模式的内存预先分配的策略，保证了内存的合理分片，从而提高了内存的存取效率，也减少了内存碎片的产生。此外，本发明的集群内存自适应调管理方法能够进行内存自适应调整，大大提高了内存的自治能力和稳定性。
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