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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配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：CN120256687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510725441.6，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法及系统是由张登科;王丽苹;万心怡;林学民设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法及系统，包括：候选集筛选采用二级候选集模式，通过构建两级筛选机制，从计算资源图中实时筛选出符合条件的子图候选集合；对应的匹配方法则依据候选集所存储的节点连接关系、资源配置参数、性能指标等信息，运用特定的查询算法，精准找出能够以最优方式执行计算任务的所有子图。本发明能够在保障计算速度达到最优的同时，有效避免大数据分布式集群中计算资源浪费与使用不均衡问题。在大数据分布式资源计算场景下，本发明所提出的计算资源图工作子图的候选集筛选与匹配方法展现出良好的筛选与匹配效率。

本发明授权计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法，其特征在于，包括： 步骤S1：分析计算资源图D节点间的连接关系，基于预设标准对节点进行初步筛选，生成全局候选集GC； 步骤S2：针对计算资源图D中网络节点动态变化更新边连接信息，基于更新的边连接信息更新全局候选集GC，根据更新后的全局候选集GC基于预设标准进行进一步筛选，生成临时候选集LC；其中，所述临时候选集LC包括索引结构； 步骤S3：根据工作子图Q基于临时候选集LC获取候选工作子图集合，基于候选工作子图集合根据负载均衡策略选择最优工作子图； 所述计算资源图的工作子图候选集筛选与匹配方法，应用于大数据分布式资源计算环境，通过二级候选集筛选机制和匹配算法，实现对网络拓扑图中工作子图的快速筛选与精准匹配； 所述步骤S1包括：基于包括邻居标签频率的量化指标构建筛选模型；以节点属性、连接关系及计算任务需求为依据，利用筛选模型初步筛选与任务目标不相关的冗余节点，获得全局候选集GC； 所述步骤S1包括： 对计算资源图D中每个节点赋予属性标签，用于标识节点的资源类型、性能参数特征；对于任意节点，统计其邻居节点的标签分布，计算邻居标签频率；设节点u的标签为A，若其存在k个标签为B的邻居，则所述筛选模型为：u的候选点的B标签的邻居标签频率大于等于k； 对于标签为A的节点，利用筛选模型筛选满足节点存在k个及以上标签为B的邻居，则将节点纳入节点的全局候选点； 遍历工作子图Q中的所有节点，重复触发上述步骤，将所有满足条件的节点集合偶成全局候选集GC； 所述步骤S2包括：基于网络动态变化事件实时更新节点关联边信息，基于更新的节点关联边信息更新全局候选集，更新后的全局候选集利用筛选模型进行二次筛选，并建立包含节点拓扑特征、资源状态以及任务匹配度的索引结构，形成临时候选集LC； 所述步骤S2包括：实时监控计算资源图，当出现节点加入或断连事件时，触发临时候选集更新。

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