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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114116715B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111382472.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 中国电子科技网络信息安全有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种保护数据机密性的密态知识图谱的存储构建及检索方法，其中存储构建方法包括以下步骤：S1、将属性图数据模型转化为键‑值数据模型；S2、对键‑值数据中的键进行排序，为每对键‑值生成Pos值；S3、为每对键‑值中的键生成一对陷门，用于密态索引的构建和检索；S4、对每对键‑值数据分别进行非确定性加密；S5、基于加密后的键‑值数据、Pos值以及陷门，在数据存储端中构建密态索引以及数据持久化。本发明可解决现有知识图谱数据在不完全可信的云服务器上存储和一跳子图检索的安全性问题。
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公开(公告)号：CN114116715A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111382472.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十研究所 , 中国电子科技网络信息安全有限公司 , 西南交通大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种保护数据机密性的密态知识图谱的存储构建及检索方法，其中存储构建方法包括以下步骤：S1、将属性图数据模型转化为键‑值数据模型；S2、对键‑值数据中的键进行排序，为每对键‑值生成Pos值；S3、为每对键‑值中的键生成一对陷门，用于密态索引的构建和检索；S4、对每对键‑值数据分别进行非确定性加密；S5、基于加密后的键‑值数据、Pos值以及陷门，在数据存储端中构建密态索引以及数据持久化。本发明可解决现有知识图谱数据在不完全可信的云服务器上存储和一跳子图检索的安全性问题。
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公开(公告)号：CN116402131A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310205129.5
申请日：2023-03-06
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N5/02 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱数据的多路归并方法、装置、设备及介质，涉及数据存储技术领域，包括获取待归并的知识图谱数据，将所述识图谱数据映射为多个前缀树；构建位向量，基于预设的编码方式将每个前缀树中的子树的树拓扑数据存储在位向量的区间内，并将每个前缀树中所有的前缀字符分别存储在与位向量对应的字符数组中；计算每个位向量的超限值，使用预设的数据结构为位向量建立索引；从字符数组中读取前缀字符，利用索引抽取所读取到的前缀字符所覆盖的子树的拓扑数据；将抽取到的子树的拓扑数据构建为临时数组，归还子树所占用的位向量，本发明优化了多路精简知识图谱数据归并过程中内存开销过大的问题，实现了归并紧凑图谱数据的有序存储。
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公开(公告)号：CN111291943A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010156829.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁序列的高铁大风预警方法，通过获取预警序列集和非预警序列集，再利用序列模式挖掘算法对符号化的预警序列集和非预警序列集进行挖掘，得到预警频繁序列集和非预警频繁序列集；剔除预警频繁序列集和非预警频繁序列集中前缀组成相同的非最长频繁序列模式，并剔除预警频繁序列中包含有非预警序列特征的子序列，得到预警模式库；将实时风速时间序列与预警模式库的序列进行模式匹配，若匹配成功则发出预警指令。本发明更符合高铁大风报警规则，且提升了高铁大风预警的精度和执行效率。
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公开(公告)号：CN111291943B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010156829.6
申请日：2020-03-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频繁序列的高铁大风预警方法，通过获取预警序列集和非预警序列集，再利用序列模式挖掘算法对符号化的预警序列集和非预警序列集进行挖掘，得到预警频繁序列集和非预警频繁序列集；剔除预警频繁序列集和非预警频繁序列集中前缀组成相同的非最长频繁序列模式，并剔除预警频繁序列中包含有非预警序列特征的子序列，得到预警模式库；将实时风速时间序列与预警模式库的序列进行模式匹配，若匹配成功则发出预警指令。本发明更符合高铁大风报警规则，且提升了高铁大风预警的精度和执行效率。
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