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[发明专利]多维属性最优点组的快速搜索方法-CN201710764716.2有效
发明人：王朝坤;叶晓俊;郭高扬;王昶平 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开一种多维属性最优点组的快速搜索方法，包括：设计基础MDG构建算法；使用R‑tree索引对基础MDG构建算法进行优化；基于MDG搜索所有的g‑skyline组。本发明提出了一种R‑tree的变种来加速构建多维数据的MDG，提出了P‑MDS和G‑MDS两种基于MDG的g‑skyline组搜索算法，它们能够基于不同的策略生成候选组，同时利用skyline组合性质显著提升了这两个算法的效率，通过实验证明，G‑MDS算法的效率比现有的最好的g‑skyline搜索算法往往高1‑2个数量级，本发明提出的最优点组搜索算法非常高效。
多维属性优点快速搜索方法

[发明专利]基于社区的节点介数中心度更新方法-CN201711463758.9在审
发明人：王朝坤;钱珺;郭高扬 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于社区的节点介数中心度更新方法，包括：利用非重叠社区发现算法将现有的网络划分成多个社区；计算出所有节点间最短距离和每个节点的介数中心度；计算出社区与节点、社区与社区的最短距离集合；过滤网络中所有的点对，找到网络更新后最短路径发生改变的点对；删去原有最短路径对节点介数中心度的影响，计算点对的新最短路径，并添加新最短路径对节点介数中心度的影响；更新社区与节点、社区与社区的最短距离集合。本发明在网络变化的过程中，不需要重新计算所有节点的介数中心度，而是采用过滤的思路，只需部分更新点对最短路径并得到介数中心度，效率较高，此外，本发明的算法同时适用于无向图和有向图。
中心度最短路径社区最短距离更新算法过滤集合社区发现网络变化网络更新重新计算非重叠计算点无向图有向图网络

[发明专利]基于边的网络图嵌入方法-CN201710763470.7在审
发明人：王朝坤;叶晓俊;郭高扬;王昶平;王铮 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-08-30 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于边的网络图嵌入方法，包括构建Edge2vec算法模型；使用随机梯度下降法训练Edge2vec算法模型；使用Edge2vec算法模型实现网络图嵌入。本发明提供的方法通过基于深度自动编码器的神经网络模型将网络图中的边直接映射到低维向量空间中，该方法可以保留边与边的局部近邻度信息和全局近邻度信息，与现有技术相比，本发明的方法能更有效地保留网络图中边的结构信息，在关于边的网络图分析任务中能达到更好的性能，本发明可以应用到所有关于边的网络图分析任务中。
基于网络图嵌入方法