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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于空间索引的频繁模式挖掘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：CN116522016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310175453.7，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种基于空间索引的频繁模式挖掘方法是由周昌奔;徐建设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间索引的频繁模式挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种基于空间索引的频繁模式挖掘方法，包括步骤1：地理社交网络的数据预处理；步骤2：构建树状空间索引NaR‑Tree；步骤3：频繁模式挖掘；步骤4：返回包含k个模式的结果集合。本发明通过构建一个地理社交网络的空间索引，用树形索引结构存储网络的地理位置信息和区域范围内的结构信息。构建索引结构以后，就可以高效的定位目标搜索区域并获取区域内的子图信息。本发明通过空间索引结构，将频繁模式挖掘工作的范围由完整图细化到了图中的某一个区域，通过比较不同区域的频繁模式可以帮助分析区域间用户的行为模式与社交偏好等特性的差异。

本发明授权一种基于空间索引的频繁模式挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间索引的频繁模式挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：地理社交网络的数据预处理； 整合地理社交网络中的地理位置信息，并以此为每一个节点分配位置标签，作为后续步骤中构建树状空间索引，挖掘频繁模式的基础； 步骤2：构建树状空间索引NaR-Tree； 根据节点的地理位置属性以及区域间的覆盖关系，构建NaR-Tree索引结构，该空间索引将区域检索问题转化为树搜索问题，即从根节点出发搜索代表目标区域的节点；地理社交网络图GV,E,L的每一个节点均包含当前节点的地理位置信息； 步骤3：频繁模式挖掘； 给定目标搜索的区域，结果集规模k，样例模式c，返回目标区域中拓展自c的频率最高的k个模式； 步骤3.1：访问NaR-Tree,确定目标搜索区域所在的节点； 从NaR-Tree中搜索目标区域所在节点的过程是一个类似树搜索的过程： 步骤3.1.1：检查当前节点是否覆盖目标搜索区域； 步骤3.1.2：若覆盖，则访问当前节点的子节点并执行步骤3.1.1； 若未覆盖，则返回当前节点； 由根节点开始进行步骤3.1.1~步骤3.1.2的操作，直到获得返回结果，即包含目标搜索区域的最小外接矩形； 步骤3.2：子图检索； 获取目标搜索区域对应的NaR-Tree节点后，根据树节点内部存储的子图信息，在G中检索生成目标区域对应的子图，具体步骤如下： 步骤3.2.1：获取NaR-Tree节点中存储的所有图节点v1,v2,…,vn； 步骤3.2.2：从G中检索出上述节点间相互连接的边； 根据步骤3.2.1、3.2.2获取的节点与边信息，构造对应的子图S； 步骤3.3：初始化优先队列； 初始化挖掘模式所需的两个优先队列，具体步骤如下： 步骤3.3.1：生成最大优先队列q1和最小优先队列q2，优先队列的排序标准是队列中模式的支持度，q2的大小设定为k； 步骤3.3.2：计算初始模式c的支持度，并将c放入q1中； 步骤3.4：q1的队首元素p1出队，与q2的队首元素p2的支持度进行对比； 步骤3.5：若p1的支持度大于p2，则执行以下步骤： 步骤3.5.1：根据p1的节点与边信息，进行惰性检索操作，以加速支持度计算； 步骤3.5.2：计算p1的真实支持度，若依旧大于p2，则p2出队并对p1进行拓展操作，最后p1入队； 重复执行步骤3.4：~3.5，直到队列q1为空，此时q2中的k个元素即为所求的k个频繁模式； 步骤4：返回包含k个模式的结果集合。

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