[发明专利]图计算的类别型变量存储方法、装置、设备及存储介质在审
申请号: | 201910663277.5 | 申请日: | 2019-07-22 |
公开(公告)号: | CN110516117A | 公开(公告)日: | 2019-11-29 |
发明(设计)人: | 邓强;张娟;屠宁;赵之砚;施奕明 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/901 | 分类号: | G06F16/901;G06F3/06 |
代理公司: | 11321 北京市京大律师事务所 | 代理人: | 刘挽澜<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 预置 节点属性 正整数 存储 变量存储 比特数 图计算 读取 存储介质 存储类别 存储资源 顺序读取 预置算法 比特位 大数据 检测 统计 | ||
1.一种图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,包括:
获取节点属性的多个预置的类别型变量,所述预置的类别型变量的取值为整数;
对多个预置的类别型变量进行统计,得到所述预置的类别型变量的总个数N,所述N为正整数;
根据预置算法计算每个预置的类别型变量的存储比特数Ki,所述Ki为正整数,i的取值范围为小于等于所述N的正整数;
根据每个预置的类别型变量的存储比特数Ki和预置顺序对每个预置的类别型变量的取值进行存储;
当检测到读取所述节点属性的至少一个预置的类别型变量时,按照所述预置顺序读取至少一个预置的类别型变量的取值。
2.根据权利要求1所述的图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,所述根据预置算法计算每个预置的类别型变量的存储比特数Ki,所述Ki为正整数,i的取值范围为小于等于所述N的正整数包括:
确定每个预置的类别型变量指示的预置类别总数量n,n为正整数,所述预置类别包括至少一个整数值;
根据比特数计算公式对每个预置的类别型变量进行计算,得到每个预置的类别型变量的存储比特数Ki,所述Ki为正整数,i的取值范围为小于等于所述N的正整数,所述比特数计算公式如下:
Ki=ceil(log2n),其中,log2n表示以2为底n的对数,ceil表示向上取整。
3.根据权利要求1所述的图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,所述根据每个预置的类别型变量的存储比特数Ki和预置顺序对每个预置的类别型变量的取值进行存储包括:
读取节点标签数据存储空间,所述节点标签数据存储空间用于存储所述节点属性的多个预置类型变量的取值,所述预置类型变量包括类别型变量;
根据每个预置的类别型变量的存储比特数Ki对所述节点标签数据存储空间按照预置顺序进行划分,得到划定的存储比特位区间;
将多个预置的类别型变量的取值按照所述预置顺序写入到所述划定的存储比特位区间上。
4.根据权利要求3所述的图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,所述根据每个预置的类别型变量的存储比特数Ki对所述节点标签数据存储空间按照预置顺序进行划分,得到划定的存储比特位区间包括:
从所述节点标签数据存储空间中确定初始比特位;
根据所述初始比特位对每个预置的类别型变量的存储比特数Ki进行顺序加法运算,得到每个预置的类别型变量对应的起始比特位和结束比特位,并记录每个预置的类别型变量对应的起始比特位和结束比特位;
根据每个预置的类别型变量对应的起始比特位和结束比特位进行统计,得到划定的存储比特位区间。
5.根据权利要求4所述的图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,所述将多个预置的类别型变量的取值按照所述预置顺序写入到所述划定的存储比特位区间上包括:
读取N个预置的类别型变量各自对应的起始比特位和结束比特位;
根据所述各自对应的起始比特位和结束比特位将N个预置的类别型变量的取值按照所述预置顺序依次写入到所述划定的存储比特位区间上。
6.根据权利要求1所述的图计算的类别型变量存储方法,其特征在于,所述对多个预置的类别型变量进行统计,得到所述预置的类别型变量的总个数N,所述N为正整数包括:
将每个预置的类别型变量的数量设置为1;
对多个预置的类别型变量的数量进行求和运算,得到所述预置的类别型变量的总个数N,其中,所述N为正整数。
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