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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种面向数据流的高效近似计数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：CN120030017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510122316.6，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种面向数据流的高效近似计数方法是由王习特;史凯玮;白梅;马茜;李冠宇设计研发完成，并于2025-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向数据流的高效近似计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向数据流的高效近似计数方法，S1：构建交换概率数据结构；S2：获取数据流；S3：基于交换概率数据结构并行执行数据流中数据的插入、更新和查询操作；数据的更新包括：开启数据更新线程，以对每个数组进行数据更新；数据更新线程包括采用单指令多数据流技术执行更新内存操作以及执行内存和外存之间的数据交换操作；本发明通过交换概率数据结构，以及在此结构基础上构建的近似滑动窗口模型，实现数据插入、查询以及更新并行进行，因此不影响吞吐量；同时交换概率数据结构保证在近似滑动窗口模型所存储的数据达到设定的阈值时，开启数据更新线程以对每个桶进行数据更新，且采用单指令多数据流技术并按照设定的内存更新规则对单指令多数据流兼容数组进行内存更新，该内存更新过程降低了内存消耗并提升了处理速度，同时避免阻塞插入和查询操作，从而提高了查询速度。

本发明授权一种面向数据流的高效近似计数方法在权利要求书中公布了：1.一种面向数据流的高效近似计数方法，其特征在于，包括： S1：构建交换概率数据结构以及近似滑动窗口模型，并对所述交换概率数据结构进行初始化，所述交换概率数据结构包括一个桶数组，所述桶数组包括若干个数组，每个所述数组包括n个数据项，n个所述数据项用于存储n种不同的数据出现频率； S2：获取数据流； S3：基于所述交换概率数据结构并行执行所述数据流中数据的插入、更新和查询操作； 数据的插入包括：根据数据流中每个数据的唯一标识符将数据出现频率插入对应数组的数据项中； 数据的更新包括：判断所述近似滑动窗口模型所存储的数据出现频率是否达到设定的阈值，若是，则开启数据更新线程，以对每个数组进行数据更新，否则不进行数据的更新； 所述数据更新线程包括采用单指令多数据流技术执行更新内存操作以及执行内存和外存之间的数据交换操作； 所述采用单指令多数据流技术执行更新内存操作包括： 建立单指令多数据流兼容数组； 将若干个所述数组中的数据存储到所述单指令多数据流兼容数组中； 设定的内存更新规则，采用单指令多数据流技术并按照所述设定的内存更新规则对所述单指令多数据流兼容数组进行内存更新； 数据的查询包括：根据所述交换概率数据结构中存储的数据查询待查询数据的数据出现频率，所述数据出现频率即为近似计数结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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