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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种面向动态图的异构协同子图匹配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：CN120067713B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510535174.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种面向动态图的异构协同子图匹配方法是由李传文;李季;武文轩;张一杰设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向动态图的异构协同子图匹配方法在说明书摘要公布了：本申请提出一种面向动态图的异构协同子图匹配方法，子图匹配技术领域，方法包括：获取数据图、查询图集合以及动态更新序列；将数据图保存到GPU中；将数据图与动态更新序列保存到CPU中，采用动态更新序列更新数据图；根据查询图集合，使用GPU中的数据图进行并行的子图匹配，得到第一子图匹配结果；根据查询图集合以及动态更新序列，使用CPU中的数据图进行子图匹配，得到第二子图匹配结果；将第一子图匹配结果与第二子图匹配结果进行合并，得到最终的子图匹配结果，并且根据动态更新序列更新GPU中的数据图。本申请的方法大大缩小了子超图匹配所需的时间。

本发明授权一种面向动态图的异构协同子图匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种面向动态图的异构协同子图匹配方法，其特征在于，包括： 获取数据图、查询图集合以及动态更新序列； 将数据图保存到GPU中； 将数据图与动态更新序列保存到CPU中，采用动态更新序列更新数据图； 根据查询图集合，使用GPU中的数据图进行并行的子图匹配，得到第一子图匹配结果； 根据查询图集合以及动态更新序列，使用CPU中的数据图进行子图匹配，得到第二子图匹配结果； 将第一子图匹配结果与第二子图匹配结果进行合并，得到最终的子图匹配结果，并且根据动态更新序列更新GPU中的数据图； 所述根据查询图集合，使用GPU中的数据图进行并行的子图匹配，得到第一子图匹配结果，包括： 在静态数据图中找到查询图集合中每一个元素中每个节点的候选集； 根据每个节点的候选集生成每条边的候选集； 根据每个节点的候选集以及每条边的候选集，将查询图集合中每一个元素转化为一棵边生成树； 将一棵边生成树拆分为多个独立查询边； 利用GPU并行处理多个独立查询边，在每条独立查询边中找到分支候选结果； 根据每个独立查询边的分支交点，对每个分支候选结果进行拼接，得到第一子图匹配结果； 所述根据查询图集合以及动态更新序列，使用CPU中的数据图进行子图匹配，得到第二子图匹配结果，包括： 通过查询图集合中的查询图中顶点的最大跳数，找到受动态更新序列更新影响的区域，将所述区域作为动态数据子图； 判断数据图中每个更新节点在更新前后是否是查询图中某个节点的候选节点，如果是，则以修改后的节点为起点进行对应查询图中顶点的最大跳数的深度优先遍历，将所有更新节点的深度优先遍历所组成的子图作为增量数据子图；如果否，则跳过这个更新节点，不进行任何操作； 根据第三过滤规则、第四过滤规则以及第五过滤规则，在增量数据子图中找到查询图集合中的查询图中每个节点的候选集； 根据第二计算函数的函数值从小到大的顺序，确定增量数据子图匹配的查询顺序； 为每个节点的候选集建立辅助存储结构，所述辅助存储结构为通过过滤之后找到每个查询顶点在数据图中存在匹配关系的数据顶点的集合以及记录数据顶点之间是否存在边； 根据辅助存储结构以及回溯算法，找到动态数据子图中所有查询图同构的子图，得到第二子图匹配结； 所述第三过滤规则，为标签过滤规则，根据查询图中的查询节点的标签信息，在增量数据子图中为查询节点生成候选节点； 所述第四过滤规则，为度过滤规则，根据查询图中的查询节点的度信息，在增量数据子图中为查询节点生成候选节点； 所述第五过滤规则，为邻居标签频率过滤规则，利用查询图中的查询节点的邻居节点Nu按照以下方式过滤：给定节点v∈Cu，如果存在一个标签l∈LNu，则存在|Nv，l|＞|Nu，l|，其中LNu＝{Lu′|u′∈Nu}，Nu,I＝{u′∈Nu|Lu′＝l}，如果不存在一个标签l∈LNu，则将节点v过滤出去，其中，u为查询图中的查询节点，Nu为u的邻居节点，v为数据图中的节点，Cu为u的匹配候选集，LNu为u的邻居节点的标签，|Nv，l|为v的邻居节点中标签是l的节点的数量，|Nu，l|为u的邻居节点中标签是l的节点的数量，u’为查询图中的另一个查询节点，LNu’为u’的邻居节点的标签； 所述第二计算函数，计算式如下：f’u＝|C’udu|； 其中，f’u为第二计算函数，C’u为经过过滤后的查询图中每个节点的候选集，du为查询图集合中某一查询节点u的度大小。

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