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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举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：CN115935080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211573490.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举方法是由姜婷;余婷;洪泽宪;张吉;穆罕默德·贾瓦德·巴设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举方法，该方法利用结构逆序团树ICTree对图中存在的极大团进行存储，通过高性能和广泛可移植性的消息传递接口MPICH实现算法的并行编程，在流数据下图结构发生改变的过程中，多进程并行计算并更新逆序团树ICTree结构，实时枚举图中的极大团以及某一序号区间内节点构成的子图中存在的所有极大团。本发明在极大团枚举的过程中，不区分图的增边减边变化，实现了在图的增减边混合更新以及大批量更新下极大团的枚举，同时使用预定义的进程数实现算法的并行计算，解决了数据量大导致的处理实时性问题，提高了极大团枚举的时间效率。

本发明授权面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举方法在权利要求书中公布了：1.一种面向社交网络流数据基于MPICH并行计算的极大团枚举方法，其特征在于，包括以下步骤： 1使用MPICH编程初始化可使用的从进程的数量，并设计社交网络无向图中节点分发规则，初始化各数据结构；所述各数据结构，包括但不限于逆序团树、v-header候选团、大小邻节点列表即邻居列表；所述分发规则为将节点分发至节点序号与总进程数的取余加1进程中；具体由以下子步骤来实现： 1.1确定图节点的序号规则为：根据图中用户节点出现在社交网络中的先后顺序对初始图中用户节点进行排序； 1.2使用MPICH编程方法，初始化可使用的从进程的数量，并设计图中节点的分发规则； 1.3初始化各数据结构，使数据均为空； 2因初始图数据为空，主进程开始实时读入流数据，且获取需要更新的一组边，并更新原图的邻居列表，以将需要更新的头节点对应的-header候选团中每个-header极大团回退到不受更新边影响的时间点为原则，确定中心节点所有的-header极大团回退时间戳，更新逆序团树ICTree结构至与中心节点所有v-header极大团不存在链接对应关系；所述头节点即中心节点；具体通过以下子步骤来实现： 2.1主进程读入数据，获取需要更新的一组边，即增加删除边，添加或者删减部分节点的大邻或小邻节点，对邻居列表进行更新； 2.2根据邻居列表的变化，获取相关统计信息，确定需要更新-header候选团的头节点，以及对应需要回退的时间点； 2.3将ICTree上与中心节点所有v-header极大团存在链接的部分删除，更新ICTree结构； 3主进程根据预定义的节点分发规则将中心节点相关的邻居列表信息以及中心节点的v-header极大团回退时间戳发送给从进程； 4各从进程在接收信息后，并行计算，对-header候选团中发生改变的-header极大团进行更新，并将更新后的中心节点的v-header极大团发回主进程； 5主进程在接收更新后的中心节点的v-header极大团的信息后，遍历接收到的-header极大团来更新ICTree，并标记对应关系，根据更新后的ICTree结构，枚举更新图中或任一序号区间内的所有极大团； 6实时读入数据，重复步骤2至步骤5，实时更新枚举动态图中或任一序号区间内的所有极大团。

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