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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111382316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010151472.2，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法是由李荣华;代强强;王国仁;金福生设计研发完成，并于2020-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于位图近似的h‑跳距离核分解方法，可用于许多大数据处理相关的应用，例如社交网络分析，合作网络分析及web网络分析等。本发明提出了基于位图近似的h‑跳距离核分解方法，来提高大图处理的效率，该方法不仅使内存消耗还是时间消耗均得到了极大的改善，尤其是在时间效率上能够提升一到两个数量至多。该方法基于位图的存储技术来提高算法的时间和空间效率，而且精确算法在处理大图数据也相当困难的同时，本发明实施例在保证一定准确度的同时，大幅度提升算法的计算效率，以更高效率处理大数据。

本发明授权一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位图近似的h-跳距离核分解方法，其特征在于，应用于社交网络分析领域，估计出网络中所隐含的社交圈子，该方法包括以下步骤：S1、从待分解的社交网络原图G中随机抽样一个社交网络子图S；所述社交网络子图S中的具体人节点v为被抽样的具体人节点v；所述社交网络定义为G＝V,E，其它符号都是图G＝V,E中的定义；V表示图中节点集合，图中的节点表示社交网络中的具体人；E表示图中边的集合，图中的边表示人之间的关系；从V中随机选择预设比例节点集合，由此集合组成的诱导子图为社交网络子图S；S2、计算每个具体人节点v在所述社交网络原图G中的h-跳邻居数及其h-跳邻居中被抽样的节点数，分别用和SelvG表示；并将和SelvG的比值存储于ratev；S3、当删除一个具体人节点v后，为h-跳邻居中的每个具体人节点v重新编号，初始化每个具体人节点v的Rold和Rnew数组；其中，表示具体人节点v在社交网络原图G中的h-跳邻居；disGu,v表示具体人节点v与具体人邻居节点u之间最短路径的长度，并且用表示具体人节点v在G的h-跳邻居数；定义为v在图G中的h-跳邻居，其中disGu,v表示节点v与u之间最短路径的长度，并且用表示节点v在G的h-跳邻居数；如果和称GS＝S,Es为图G的诱导子图，且k,h-Core正式的定义如下：k,h-Core给定无向图无权G和两个参数k和h，k,h-Core是图G中的一个极大子图并且子图中任意节点v的h-跳度要满足节点的h-跳度是在子图诱导子图中的度；S4、根据预设规则和动态规划方程更新每个Rold和Rnew数组；每个具体人节点v中被抽样的h-跳邻居均保存于Rnew数组中，遍历每个具体人节点v的Rnew数组，查找到每个具体人节点v被抽样的h-跳邻居的减少数；根据更新后的SeluG和rateu，估计具体人邻居节点u在G中的h-跳邻居直到社区G为空，计算终止，完成了社交网络中社交圈子的估计；所述步骤S4中的预设规则，包括：对于中任意节点u，并且节点v与邻居节点u之间的距离为s，如果v从G中删除，则对于的任意节点w与u之间的最短路径，包含在的诱导子图中；所述步骤S4包括：S41、查找出社交网络原图G中最小的h-跳邻居数k；S42、将社交网络原图G中所有h-跳邻居数为k的节点放入队列Q中；S43、从Q中选择节点v，将v从Q中和G中删除，并且将corehv赋值为k；S44、基于位图的近似动态更新在中所有节点的h-跳邻居数；S45、如果中存在节点u的h-跳邻居数小于等于k，则将u放入集合Q中；S46、如果集合Q不为空，重复S43～S45；S47、如果图G不为空，重复S41～S46；所述步骤S44包括：第一步，用P表示S中被抽样节点的集合；第二步，若S节点个数为x，则将S中每个节点的标签从0到x-1重新编号，并用ui0≤i＜x表示；第三步，用两个比特位数组Rold和Rnew来存储S中每个节点的h-跳邻居；第四步，对S中每个节点ui，如果ui在P中则初始化Rold[i]＝1i，否则Rold[i]＝0；第五步，遍历社交网络子图S中所有的边ui,uj并执行第六步；第六步，将节点ui和uj的分别对应的Rold[i]、Rold[J]按位或操作，并将结果分别保存于Rnew[i]与Rnew[j]中；第七步，执行完第五步和第六步之后交换Rnew与Rold；第八步，执行第五步到第七步共h次并在最后一次迭代将结果存入Rnew中；第九步，遍历S中所有节点ui，并执行第十步到第十二步；第十步，s＝disGui,v,如果v在P中则定义变量cnt＝0，否则cnt＝1；第十一步，遍历的每个节点uj，如果Rnew[i]的第j位为0，则cnt加1；第十二步，更新为则ui在删除v之后的h-跳邻居数为

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