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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法及系统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：CN120067652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510549562.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法及系统是由于彦伟;郑志远;齐建鹏;董军宇设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别技术领域，尤其是涉及一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法及系统。方法，包括获取原始的时序图；对获取的原始时序图进行数据预处理并配置参数；基于TZP算法进行执行区域划分；基于PTMT算法进行多线程并行计算以消除冗余；结果解析。本发明通过时间区域划分策略（TZP）将时序图分割为可并行处理的独立区域，结合三阶段框架实现高效计算与精确计数。公开了一种基于拓扑约束的大规模时序图模体计数策略，通过矩阵运算实现高效剪枝，结合时间窗口划分与并行计算，显著提升计数效率与可扩展性，适用于社交网络、生物网络等大规模动态图分析场景。

本发明授权一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大规模时序图中并行化motif转移模式识别方法，其特征在于，包括： 获取原始的时序图； 对获取的原始时序图进行数据预处理并配置参数； 基于TZP算法进行执行区域划分； 基于PTMT算法进行多线程并行计算以消除冗余； 结果解析； 所述基于TZP算法进行执行区域划分，包括计算增长区域时间跨度，定义当前增长区域的时间范围并提取满足时间范围内的边，并定义边界区域的时间范围，通过更新边界区域的时间范围直至覆盖全部时间轴，输出分区集合Q； 所述基于PTMT算法进行多线程并行计算以消除冗余，包括将分区集合中的每个分配至独立线程，并按时间顺序遍历当前增长区域中的边，通过更新线程本地motif转换候选集；收集所有线程的，按增长区域顺序合并后，运用哈希编码将每个motif转移实例编码为唯一字符串，通过哈希表统计每个编码的出现次数，输出全局频率表； 所述结果解析，包括通过模式解析算法分析数字串motif之间的转移关系，并计算特定motif转移的比率；其中，提取motif的前缀，即去掉最后两位的子串，遍历PrefixMap，按前缀进行分类统计，计算motif发生转移和未发生转移的数量；在比率计算阶段，计算某一motif发生转移的比率： ， ， 若查询all，则输出所有motif的转移比率；若查询特定motif，则输出该motif的详细转移情况； 所述获取原始的时序图，包括获取社交网络交互数据，所述社交网络交互数据为文本文件;交互数据中每行三列数字分别表示每条时序边的第一个顶点对应的数字序号、第二个顶点对应的序号和时间戳，所有行组成的时序边集完整描述时序图； 基于获取的数据进行构建时序图：原始时序图=V,E,T，每条边e=u,v,t表示节点u在时间戳t与节点v的交互，u表示主动交互用户ID，v表示被交互用户ID，t表示u和v交互的时间戳。

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