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公开(公告)号:CN113947695A
公开(公告)日:2022-01-18
申请号:CN202111170393.7
申请日:2021-10-08
Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/75 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种改进传统处理方式的子图匹配方法,包括以下步骤:S1:输入图数据:选择并确定的数据图与查询图,在格式上对于图数据进行的预处理,读取正确的数据,并将数据存储;S2:处理查询图:选定根节点,采用DFS的方式构造有向无环图,记录其中的非数边关系;S3:构建新索引结构:根据处理之后的查询图建立合理的索引结构,而且进行两重的优化。本发明提供的改进传统处理方式的子图匹配方法,本方法对于查询图的处理采用了构造有向无环图的方式,而不是采用传统的利用生成树方式,这样在我们生成的辅助数据结构中我们保留了所有边的约束关系,就不需要再去数据图中频繁的验证正确性,很大程度上减少了计算的冗余性。
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公开(公告)号:CN113626659A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110921933.4
申请日:2021-08-12
Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种在单一大图网络中挖掘关联子图的方法。所述在单一大图网络中挖掘关联子图的方法,包括以下步骤:S1、构建搜索树,搜索树的每个节点对应一个子图,不断访问当前节点的邻居节点,通过增加新的节点来构造新的子图。本发明提供一种在单一大图网络中挖掘关联子图的方法,本发明相比其他关联子图挖掘和频繁子图挖掘的算法相比,通过定义了一种计算模型可以描述单张大图中的关联子图,主要利用子图实例组之间的距离之和作为判断依据,可以很好地描述经常一起出现的子图对之间的特征,并设置了关联度计算方式,实现了关联子图挖掘的高效算法,进而降低了算法的复杂程度。
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公开(公告)号:CN113626658A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110921715.0
申请日:2021-08-12
Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种用于大规模复杂网络的最短路径查询方法。所述用于大规模复杂网络的最短路径查询方法包含线下索引构建和线上查询。本发明提供的用于大规模复杂网络的最短路径查询方法,相比传统的最短路径查询方法,通过存储少量的地标导向的路径,避免了预先计算和存储所有的最短路径作为索引,极大地减少了索引结构占据的空间,由此可以将本方法轻松地扩展到大规模复杂网络,并且索引的空间消耗不会随着图的增大和复杂性的提升而成倍增加,通过索引结构还可计算得出所有具备相同距离的最短路径,有效克服了当前方法只求出一条最短路径的局限性。
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公开(公告)号:CN113626657A
公开(公告)日:2021-11-09
申请号:CN202110914272.2
申请日:2021-08-10
Applicant: 中电积至(海南)信息技术有限公司
IPC: G06F16/903 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种多值属性图结构发现密集连接的子网络的方法。所述多值属性图结构发现密集连接的子网络的方法,包括以下步骤:S1、读取多值属性图G,限制I,固定节点集F,维度d,影响力f。本发明通过设计多值属性图结构发现密集连接的子网络技术和框架,主要用于检测多值网络中每个节点与d个数值属性相关联的感兴趣社团,既可以找到连接紧密的子图,又可以在保证密切相连的同时考虑多个属性,同时,本发明构建的模型识别出的社团不能被d维属性空间中的其他社团所支配,进而能够最大程度的捕获d维属性空间中所有有趣的社区,以实现对多值属性图中多种属性节点的搜索,在一定程度上能有更好的应用价值。
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