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公开(公告)号：CN111091475B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911279182.X
申请日：2019-12-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于非负矩阵分解的社交网络特征提取方法，属于网络科学领域。本发明通过两种矩阵分解的策略，将原始的高维的稀疏的网络数据编码为低维的稠密的向量，易于存储，其中，联合矩阵分解中Ul被所有视角共享，表示所有视角的一致性信息；独立矩阵分解中是每个视角私有的，表示各个视角的独特性信息。将原始网络的特征进一步抽象为特征向量，有利于提升后续的网络分析任务的性能。可以方便地进行并行计算，大大提升了后续任务的计算效率。多阶段的非负矩阵分解可以使得每一阶段的残差矩阵逐渐变得稀疏与低秩，从而矩阵分解的误差可以逐步降低，获得更好的网络表示学习效果。
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公开(公告)号：CN108319698B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201810108725.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/901 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈的流图划分方法和系统，该方法包括：由一个或多个处理器对流图进行划分，一个或多个处理器被配置为：读取流图的未划分区域中含预设边数的边流作为子图；基于第一预划分模型将子图的边预划分到至少两个划分块中作为博弈过程的初始状态；通过博弈过程序贯地为子图的每条边选择其最优划分块直至博弈过程收敛；本发明提供的方法和系统可以利用流图的局部信息进行划分，划分过程不用将整个流图载入内存，具有很好的扩展性，同时支持动态图划分；本发明提供的划分方法和系统能基于博弈过程获得更好的划分结果。
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公开(公告)号：CN109948001A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910172846.6
申请日：2019-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种亚线性时间分布式计算围长的最小社区发现方法，属于分布式计算领域。包括：将社交网络抽象为平面图；找出平面图里所有连通子图；根据所有连通子图信息，找出每个连通子图的分割层；对于每个连通子图，从分割层出发逐层递进，寻找该连通子图分割层内的分离集；根据找到的分离集，以集合中的每个节点为根节点，构建对应的BFS树，并行计算每个节点的最短环路长度；围长为所有点的最短环路长度最小值，拥有最小长度的环为最小社区。本发明通过分布式计算围长，在分布式环境下得到图的所有连通子图、图中分割层和分离集，以分离集为基础，计算图的最短环路长度，大大降低集中式求解平面图围长的时间复杂度，快速正确地发现最小社区。
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公开(公告)号：CN108154530B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201711237056.9
申请日：2017-11-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种分布式计算有向图围长的方法，属于并行与分布式计算技术领域。本发明方法首先将有向图G中所有权值为负的边转化为非负；之后图G中每一个点执行有距离限制参数t的Bounded BFS算法；再根据Bounded BFS算法的结束条件，更新有向图围长g的下界α或上界β；之后根据β、α和Bounded BFS的结束条件，删除图G中权值之和大于α或β的路径；最后通过α和β更新距离限制参数t，重复执行步骤S2‑S5直到β‑α小于等于1，得到图G的围长g＝β。本发明方法旨在设计一个线性时间的分布式计算有向图围长的方法，此方法的时间复杂度为O(nlognlogg)，可在有权图下避免消息拥塞，有效的降低了算法的时间复杂度，保证了在大规模有向图中可以快速的分布式计算图的围长。
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公开(公告)号：CN108319698A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810108725.0
申请日：2018-02-02
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈的流图划分方法和系统，该方法包括：由一个或多个处理器对流图进行划分，一个或多个处理器被配置为：读取流图的未划分区域中含预设边数的边流作为子图；基于第一预划分模型将子图的边预划分到至少两个划分块中作为博弈过程的初始状态；通过博弈过程序贯地为子图的每条边选择其最优划分块直至博弈过程收敛；本发明提供的方法和系统可以利用流图的局部信息进行划分，划分过程不用将整个流图载入内存，具有很好的扩展性，同时支持动态图划分；本发明提供的划分方法和系统能基于博弈过程获得更好的划分结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948001B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910172846.6
申请日：2019-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种亚线性时间分布式计算围长的最小社区发现方法，属于分布式计算领域。包括：将社交网络抽象为平面图；找出平面图里所有连通子图；根据所有连通子图信息，找出每个连通子图的分割层；对于每个连通子图，从分割层出发逐层递进，寻找该连通子图分割层内的分离集；根据找到的分离集，以集合中的每个节点为根节点，构建对应的BFS树，并行计算每个节点的最短环路长度；围长为所有点的最短环路长度最小值，拥有最小长度的环为最小社区。本发明通过分布式计算围长，在分布式环境下得到图的所有连通子图、图中分割层和分离集，以分离集为基础，计算图的最短环路长度，大大降低集中式求解平面图围长的时间复杂度，快速正确地发现最小社区。
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公开(公告)号：CN109600718B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201910059987.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W4/06 , H04W40/16 , H04W40/18 , H04W40/20 , H04L12/761
Abstract: 本发明公开了一种基于抽象媒体访问控制层的局部广播方法，包括：根据局部广播总轮数确定在当前轮次发送消息的目标网格；目标网格内的各节点按照其消息元组中的消息发送概率随机发送广播消息，同时目标网格内未发送消息的节点接收其邻居节点发送的广播消息；根据目标网格内广播消息的接收情况调整目标网格内各节点的消息发送概率；根据阻塞情况调整目标网格内各节点的消息元组，以提高局部广播成功的概率，从而完成当前轮次的局部广播。本发明能够在阻塞情况下实现基于抽象媒体访问控制层的局部广播，并降低多跳网络中局部广播的复杂程度。
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公开(公告)号：CN109600718A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910059987.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04W4/06 , H04W40/16 , H04W40/18 , H04W40/20 , H04L12/761
Abstract: 本发明公开了一种基于抽象媒体访问控制层的局部广播方法，包括：根据局部广播总轮数确定在当前轮次发送消息的目标网格；目标网格内的各节点按照其消息元组中的消息发送概率随机发送广播消息，同时目标网格内未发送消息的节点接收其邻居节点发送的广播消息；根据目标网格内广播消息的接收情况调整目标网格内各节点的消息发送概率；根据阻塞情况调整目标网格内各节点的消息元组，以提高局部广播成功的概率，从而完成当前轮次的局部广播。本发明能够在阻塞情况下实现基于抽象媒体访问控制层的局部广播，并降低多跳网络中局部广播的复杂程度。
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公开(公告)号：CN108154530A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711237056.9
申请日：2017-11-30
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种分布式计算有向图围长的方法，属于并行与分布式计算技术领域。本发明方法首先将有向图G中所有权值为负的边转化为非负；之后图G中每一个点执行有距离限制参数t的Bounded BFS算法；再根据Bounded BFS算法的结束条件，更新有向图围长g的下界α或上界β；之后根据β、α和Bounded BFS的结束条件，删除图G中权值之和大于α或β的路径；最后通过α和β更新距离限制参数t，重复执行步骤S2-S5直到β-α小于等于1，得到图G的围长g＝β。本发明方法旨在设计一个线性时间的分布式计算有向图围长的方法，此方法的时间复杂度为O(nlognlogg)，可在有权图下避免消息拥塞，有效的降低了算法的时间复杂度，保证了在大规模有向图中可以快速的分布式计算图的围长。
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公开(公告)号：CN107800797A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711069407.X
申请日：2017-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种分布式博弈中心度求解方法，属于并行与分布式计算领域，包括：根据传统中心度的定义，将图划分为元素θ的集合；根据图中的每个节点，分布式求出每个节点对每个元素的贡献信息，根据每个节点对每个元素的贡献信息，分布式收集所有节点对集合中每个元素的贡献信息，分布式算出对每个元素θ，一个大小为k的节点的集合C对元素θ的贡献信息，在图中广播C对元素θ的贡献信息；根据每个节点对每个元素的贡献信息以及对每个节点分布式计算团体的贡献信息，得到每个节点对团体的贡献变化，进而得到每个节点的博弈中心度。本发明大大降低集中式求解博弈中心度的时间复杂度，可以更快地处理大规模图数据。
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