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龍圖騰網恭喜西安電子科技大學申請的專利一種基于碎片化數據的圖分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113627517B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110904130.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于碎片化數據的圖分類方法是由張亮;沈沛意;張恒運;張鋒軍;朱光明;馮明濤;王旭東;戴朝霞;張向東設計研發完成，并于2021-08-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于碎片化數據的圖分類方法在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于碎片化數據的圖分類方法，所述方法包括：根據節點碎片化數據圖的軌跡信息和通信鏈路信息判斷節點間是否可以進行通信，并提取碎片化數據圖中的元結構模型；從提取的元結構模型中提取子圖結構，并判斷元結構能否合并；最終只保留原圖中擁有能合并的節點和元結構；沒有合并的節點和元結構即為孤立節點和孤立元結構，在原始圖數據集合上將孤立節點和孤立元結構刪除，保留后的圖數據為構建的新圖數據；構建的新圖數據利用基于時空信息的自適應進行圖分類。有效地利用碎片化數據信息屬性和時空屬性，減少了冗余信息和噪聲的干擾。

本發明授權一種基于碎片化數據的圖分類方法在權利要求書中公布了：1.一種基于碎片化數據的圖分類方法，其特征在于，所述方法包括：根據節點碎片化數據圖的軌跡信息和通信鏈路信息判斷節點間是否可以進行通信，并提取碎片化數據圖中的元結構模型；從提取的元結構模型中提取子圖結構，并判斷元結構能否合并；最終只保留原圖中擁有能合并的節點和元結構；沒有合并的節點和元結構即為孤立節點和孤立元結構，在原始圖數據集合上將孤立節點和孤立元結構刪除，保留后的圖數據為構建的新圖數據；構建的新圖數據利用基于時空信息的自適應進行圖分類；所述碎片化數據圖為一些運載工具的碎片化數據，每個運載工具被視為一個節點；所述軌跡信息包括每個運載工具的編號、類別、名稱、坐標信息，其中坐標信息包括捕捉到的運載工具出現的時間點和經緯度信息；所述通信鏈路信息表示運載工具之間的通信關系，其中包括通信的起止時間、通信鏈路類型、通信鏈路類型所支持的最大通信距離；所述節點具有信息屬性和時空屬性，其模型為： 其中，C為0～t時刻節點的信息屬性和時空屬性的集合；為T＝t時刻該節點的信息屬性和時空屬性集合；為T＝t時刻碎片的信息屬性，且可以用一系列碎片屬性來描述，記為其中，為T＝i時刻碎片的信息屬性的集合；φAttrij為T＝i時刻第j個碎片的信息屬性；Attrij為T＝i時刻第j個碎片的信息屬性值；為T＝t時刻碎片的時空屬性，且可以用一系列碎片屬性來描述，記為其中，為T＝i時刻碎片的時空屬性的集合；φ′Attrij為T＝i時刻第j個碎片的時空屬性；Attrij為T＝i時刻第j個碎片的時空屬性值；所述判斷節點間是否可以進行通信具體為：在起止時間內，首先判斷各節點之間是否具有相同的鏈路類型，并利用歐式距離計算節點間的通信距離L2a，b，具體為： 其中，ax1，y1為節點a的經度信息和緯度信息；bx2，y2為節點b的經度信息和緯度信息；若兩節點間的通信類型相同且通信距離小于該通信類型的最大通信距離，表示兩節點之間存在通信關系；所述提取碎片化數據圖中的元結構模型具體為：從碎片化數據構成的圖結構中經常出現的元結構中提取單節點形、單邊形、雙邊星形、三邊星形、三角形、有尾三角形、雙三角形和四邊形八種元結構；每種元結構控制節點數量在4個以內；所述從提取的元結構模型中提取子圖結構具體為：①待提取元結構的圖結構G＝O,E，其中O為元結構圖的節點集合，E為元結構圖的節點間關系集合；首先提取元結構中的節點Oe并貯存在集合set中；②提取下一個節點Oe+1，并判斷節點Oe+1與節點Oe的節點間關系是否滿足提取元結構中的關系約束，即節點Oe+1與節點Oe間是否存在通信關系，若節點Oe+1與節點Oe的節點間關系滿足提取元結構中的關系約束，則將節點Oe+1貯存在集合set中；否則，重新提取下一個節點Oe+2并進行判斷；③依次提取元結構中的所有節點Of，并判斷節點Of與集合set中已經貯存的所有節點間的關系是否滿足提取元結構中的關系約束，若節點Of與集合set中已經貯存的所有節點間的關系滿足提取元結構中的關系約束，則將節點Of貯存在集合set中；④判斷集合set中節點數目是否和待提取元結構中的節點數目相同，若相同，則成功提取到一個元結構的子圖結構，并將其保存至元結構的子圖結構數據庫中；若不相同，清空集合set，提取元結構中下一個節點Oe+1存放在集合set，返回①繼續執行；所述判斷元結構是否能合并為：首先對各元結構模型的子圖結構進行匹配操作，具體為：選取元結構的子圖結構數據庫中隨機一個子圖結構，與另一元結構的子圖結構數據庫中的所有子圖結構進行匹配，對于元結構匹配需要計算結構中節點是否匹配，其模型為：L2VcI，VcX≤th_obj3 其中，cI為節點OI的類別；cX為節點OX的類別；VcI為cI類別對應的詞向量；VcX為cX類別對應的詞向量；L2VcI，VcX為cI類別對應的詞向量VcI與cX類別對應的詞向量VcX間的歐氏距離；th_obj為詞向量間歐氏距離的閾值，閾值為2；AI,p為節點OI的第p個屬性；VAI,p為AI,p類別屬性對應的詞向量；AX,q為節點OX的第q個屬性；VAX,q為AX,q類別屬性對應的詞向量；由于一個節點可能有0個或多個屬性，假設節點OI有n個屬性，節點OX有m個屬性，則兩節點屬性間距離為一個n×m矩陣；L2VAI,p,VAX,q為詞向量VAI,p與詞向量VAX,q間的歐式距離；為n×m矩陣中對于詢問節點OI屬性與節點OX屬性間距離最小的屬性作為節點OI屬性與節點OX屬性間的距離，最終為n×1的矩陣；ave·為節點OI與節點OX的均值屬性距離；th_attr兩節點屬性距離的閾值，閾值為2；兩個元結構要能匹配，還需滿足以下約束： OI、OJ、OX、OY為詢問節點；E1OI,OJp詢問節點OI和節點OJ間的第p條關系；VE1OI,OJp關系E1OI,OJp對應的詞向量；E2OX,OYq為詢問節點OX和節點OY間的第q條關系；VE2OX,OYq為關系E2OX,OYq對應的詞向量；L2VE1OI,OJp,VE2OX,OYq為詞向量VE1OI,OJp與詞向量VE2OX,OYq間的歐式距離；節點之間的關系可能有0條或多條，假設節點OI和節點OJ間有n條關系，節點OX和節點OY間有m條關系，其兩兩關系之間的距離為一個n×m矩陣，對于節點OI和節點OJ間的每條關系，把節點OX和節點OY間的所有關系中離它最近的關系，即當作該關系與匹配節點間的關系距離，得到一個n×1的矩陣，最后在對這個矩陣求最大值，即就是兩個匹配節點對間的關系距離，th_rel表示連個匹配節點對間的關系距離的閾值，閾值為1.5；匹配完之后判斷元結構中是否有相同的節點，若元結構中具有相同節點，將其進行合并；若沒有相同節點，判斷元結構某些節點是否具有相同的通信類型，并且在距離上滿足通信距離閾值約束，則節點之間存在通信關系，將這兩個元結構進行合并；其模型為： 其中，OI為第I個節點；OJ為第J個節點；comm·為節點通信類型的集合，每個節點可以有多個通信類型；φ為空集；L2OI,OJ為節點OI和節點OJ之間的歐式距離，commk為節點OI和節點OJ共有的通信鏈路類型，其中兩個節點共有k個相同的通信類型，discommk為commk中所有通信類型的通信距離的集合；maxdiscommk表示其中最大的通信距離，若兩節點之間的歐式距離滿足以上約束，則兩元結構合并。

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