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公开(公告)号：CN104899156A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510229346.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模社交网络的图数据存储及查询方法，本发明数据存储管理器对收到的图数据采用Key-Value方式存储，以图数据的顶点ID为Key，以顶点邻域为Value；对每一顶点邻域的数据存储：将与该顶点邻域相连的多条边以时间戳有序存储到固定大小的内存块中，并构成双向链表，将该顶点的属性信息和索引信息存储到一数据结构中。当数据存储管理器收到访问顶点v的访问请求时，数据存储管理器将该顶点v及其k阶邻域传输给请求者；请求者将返回数据缓存在本地，下次查询时，首先检查本地的缓存，如果不存在查询的顶点，则将访问请求发送给所述数据存储管理器。本发明能满足动态更新、适合处理数据稀疏的场景和随机访问。
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公开(公告)号：CN104899156B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510229346.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F12/06
Abstract: 本发明公开了一种面向大规模社交网络的图数据存储及查询方法，本发明数据存储管理器对收到的图数据采用Key‑Value方式存储，以图数据的顶点ID为Key，以顶点邻域为Value；对每一顶点邻域的数据存储：将与该顶点邻域相连的多条边以时间戳有序存储到固定大小的内存块中，并构成双向链表，将该顶点的属性信息和索引信息存储到一数据结构中。当数据存储管理器收到访问顶点v的访问请求时，数据存储管理器将该顶点v及其k阶邻域传输给请求者；请求者将返回数据缓存在本地，下次查询时，首先检查本地的缓存，如果不存在查询的顶点，则将访问请求发送给所述数据存储管理器。本发明能满足动态更新、适合处理数据稀疏的场景和随机访问。
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公开(公告)号：CN104951505A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510260191.X
申请日：2015-05-20
Applicant: 中国科学院信息工程研究所 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30598 , G06F17/30283
Abstract: 本发明公开了一种基于图计算技术的大规模数据聚类方法。本方法为：1)从待处理图数据的所有顶点中选取N个顶点作为候选聚类中心；2)设置每一候选聚类中心的簇标签值，然后根据一加权无向图G将候选聚类中心合并，将属于同一聚类簇的候选聚类中心划分到同一集合中；3)候选聚类中心将包含自己当前簇标签值以及权重的消息传递给相邻顶点；收到消息的顶点根据簇标签值将本次迭代收到的所有消息分成不同的类别，然后生成新的消息并在下一迭代时传递给相邻顶点；4)迭代结束后，对于每一顶点，计算具有相同标签类型的边的权重之和，得到每一顶点最后的结果值；将具有相同结果值的顶点聚为一类。本发明节约了时间和存储开销。
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公开(公告)号：CN111581326B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010238159.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/31 , G06F16/332
Abstract: 本发明提出一种基于异构外部知识源图结构抽取答案信息的方法，属于自然语言处理领域，为了提升问答返回的答案质量，本方法结合使用结构化知识和非结构化知识这两种异构的知识源，在获得相应的知识以后，使用结构化技术对知识进行建图处理，并结合图卷积网络技术学习图的表示，结合文本和图的信息来对从后台文本数据中返回能够正确回答用户问题的答案。本方法能够根据问题和答案的匹配程度对答案进行重排，将用户关心和期待的答案展示在最前面，使搜索结果更具针对性，使用户能够在更短的查询时间内得到更想要的答案。
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公开(公告)号：CN111310054A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010150774.8
申请日：2020-03-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开一种基于自适应Margin对称度量学习的推荐方法和装置。该方法包括：根据给定的用户交互记录，通过度量学习方法拟合用户-物品的关系；采用基于triple-loss的欧氏度量学习范式进行建模；设计基于user-centric和item-centric的几何对称的关系度量方法；采用自适应Margin的方法自动学习得到用户和物品的Margin；将自适应Margin与用户/物品的偏置建立联系，解释其物理含义；使用多任务学习框架进行联合训练，得到推荐模型；基于该推荐模型为用户进行物品推荐。本发明充分考虑用户个体化差异，能很好地模拟真实场景下的用户-物品交互关系，能够显著提高物品推荐的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103810023B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201410080662.4
申请日：2014-03-06
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种云平台中分布式应用的智能部署方法及系统，其方法为用户提交运行作业及资源需求；调度管理器将运行作业指定的可执行程序存储到分布式存储系统中，并记录存储位置；调度管理器根据运行作业中包含实例的个数形成相应数量的任务，为各个任务匹配物理节点，并将各任务下发给最匹配物理节点的任务执行器；最匹配物理节点的任务执行器根据任务中包含的信息配置虚拟机并启动；虚拟机根据任务中包含的信息自动从分布式存储系统中获取可执行程序并运行；本发明其使得云平台中多个分布式应用程序可以共享一个物理集群的资源，并给用户提供一种简单、透明、自动的部署接口，方便分布式应用程序的智能化部署，提高了资源的利用率。
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公开(公告)号：CN103631907B
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201310612192.7
申请日：2013-11-26
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种将关系型数据迁移至HBase的方法及系统，包括关系数据库、HBase数据库、SQL解析模块、查询转换模块和数据模式管理模块；通过在HBase数据库中设计映射关系表，存储原关系数据库中模式信息与HBase数据库中模式信息的映射关系，完整保留了原关系数据库中数据表格的模式信息，且可灵活配置映射方式，为用户提供了更多的选择，且HBase的高效数据组织方式，大大提高了访问性能，节省了存储空间，同时提供数据导出功能，实现与其他子系统的数据交互，另外，数据查询功能支持SQL查询，将SQL查询语句转换成HBase数据库的查询语句，使用户更平滑地过渡到HBase数据库。
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公开(公告)号：CN103514398A
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201310492962.9
申请日：2013-10-18
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06F21/552 , G06F21/554 , G06F21/577 , G06F2221/033 , G06F2221/034
Abstract: 本发明涉及一种实时在线日志检测方法，包括：步骤1：将整个的训练日志转换为一个离散事件序列；步骤2：建立一个检测模型；步骤3：将待测日志分段生成至少一个日志段，并为每个日志段分配日志段序列；步骤4：对一个日志段进行异常程度评分，得到相对熵；步骤5：判断相对熵是否为正值，如果是，当前日志段异常，跳至步骤7；否则，当前日志段为正常；步骤6：判断相对熵是否大于阈值，如果是，当前日志段为异常；否则，跳至步骤8；步骤7：发送异常警告给用户，待检测程序恢复到检测所述日志段之前的状态；步骤8：判断异常日志中是否存在未评分日志段，如果是，跳转至步骤4；否则，结束。本发明可实时检测异常，且不需要设置复杂的参数，简单有效。
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公开(公告)号：CN103455880A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310383309.9
申请日：2013-08-29
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中国科学院信息工程研究所
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟化技术的电网调度自动化系统，所述系统包括物理资源层、虚拟化资源管理层、系统应用层和用户层；所述物理资源层为虚拟化资源管理层提供物理载体，所述虚拟化资源管理层通过对物理资源层的资源虚拟化，为所述系统应用层提供资源，所述系统应用层提供系统应用给用户层使用。本发明提供的基于虚拟化技术的电网调度自动化系统，为各高级应用提供所需要的计算、存储、网络等资源，该系统具有高可用性、高资源使用率、负载均衡、易伸缩等优势。
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公开(公告)号：CN103336808A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310256296.9
申请日：2013-06-25
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于BSP模型的实时图数据处理系统和方法，所述系统包括：数据存储单元用于对图数据预处理，并按“内存存储—分布式内存存储—分布式文件系统”的三层存储结构存储，基于图数据生成作业；图数据查询统计单元用于对图数据进行查询和统计，将数据存储单元生成的作业分解为多个任务，以均衡的方式分发给相应计算节点，再统计每个任务的计算结果，并合并所有任务的计算结果作为最终结果返回给用户；图数据分析处理单元用于使各计算节点通过迭代计算执行分解出的任务，并通过消息传递实现每次迭代计算的同步，并输出任务的计算结果。所述方法基于该系统实现实时图数据处理，均具有访问高效、保持集群负载均衡、加速BSP模型执行效率等优点。
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