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公开(公告)号：CN109741421B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN201910062804.7
申请日：2019-01-23
Applicant: 东北大学
IPC: G06T11/40
Abstract: 本发明提出一种基于GPU的动态图着色方法，步骤为：将原始无向图转化成定向图；批量进行删除、插入操作进行后批量合并更新定向图；用压缩稀疏行CSR方式存储定向图的外邻信息，压缩稀疏列CSC方式存储定向图的内邻信息，并将外邻信息与内邻信息分别传输到GPU全局内存上；判断队列是否为空或低于阈值，若否，则利用贪婪着色方法对待更新结点构成的子图进行分区，把分区结果传输至GPU端；若是，则交由CPU端处理；根据分区结果并行地对每个区内的结点进行RC‑Hybrid着色；本发明方法可以充分利用GPU并行的处理能力、对待结点进行混合分块设计提高了并发性并保证着色结果的正确性与一致性。
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公开(公告)号：CN115037755B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210449044.7
申请日：2022-04-27
Applicant: 东北大学 , 东软集团股份有限公司
IPC: H04L67/1042 , H04L67/1087 , H04L67/1095 , H04L67/60
Abstract: 本发明提供一种基于数据重分布和动态节点策略的区块链轻量存储方法，涉及区块链技术领域。该方法设计了一种基于轻量化存储和高效数据访问的划分节点层级架构，将区块链系统中存储节点区分层级，并将节点分为全节点和轻节点，以实现轻量存储及冗余备份；再基于遗忘恢复方法对轻节点内部区块数据进行动态的删除和恢复，实现数据重分布；并采用基于恢复贡献的激励策略对轻节点进行激励奖励；最后根据节点的奖励值和存储能力调整节点所在的层级。该方法通过对节点层级划分，对冷热区块数据做遗忘和恢复的优化存储策略实现区块链轻量存储。
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公开(公告)号：CN114157550B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202111477673.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0668 , H04L41/0823 , H04L67/1061 , H04L67/1097 , H04L67/1396 , H04L67/30 , G06Q40/04 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于无冲突事务合并的联盟区块链系统，涉及区块链技术领域。该系统是由多个全节点和多个Epoch服务器组成的区块链网络；Epoch服务器只负责为全节点提供Epoch号服务，Epoch服务器之间通过共识来增加Epoch号，系统其他功能都由全节点完成；每个全节点都存储完整的区块链副本；该系统具体包括持久层、逻辑层、网络层和应用层；持久层用于状态数据存储、无冲突事务数据存储以及区块数据存储的持久层；逻辑层包括交易分割方法、事务确定性排序方法、无冲突事务处理方法以及系统运行所必须的功能模块；网络层包括P2P网络配置、全节点间的数据传输以及心跳机制；应用层包括一个客户端程序，并支持开发各种应用程序。
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公开(公告)号：CN114157550A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111477673.2
申请日：2021-12-06
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0668 , H04L41/0823 , H04L67/1061 , H04L67/1097 , H04L67/1396 , H04L67/30 , G06Q40/04 , H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于无冲突事务合并的联盟区块链系统，涉及区块链技术领域。该系统是由多个全节点和多个Epoch服务器组成的区块链网络；Epoch服务器只负责为全节点提供Epoch号服务，Epoch服务器之间通过共识来增加Epoch号，系统其他功能都由全节点完成；每个全节点都存储完整的区块链副本；该系统具体包括持久层、逻辑层、网络层和应用层；持久层用于状态数据存储、无冲突事务数据存储以及区块数据存储的持久层；逻辑层包括交易分割方法、事务确定性排序方法、无冲突事务处理方法以及系统运行所必须的功能模块；网络层包括P2P网络配置、全节点间的数据传输以及心跳机制；应用层包括一个客户端程序，并支持开发各种应用程序。
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公开(公告)号：CN113420187A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110692489.3
申请日：2021-06-22
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种基于边分割的GPU子图匹配的方法，属于子图同构技术领域，所述方法首先对查询图进行边的分割，分割为多个子图，然后对于分割后的子图，并行的对数据图中的每个边进行匹配，最后对于候选子图筛选出满足同构条件的候选子图作为查询图分割后的子图；本发明方法不仅需较少的计算资源和存储空间，且能够过滤掉大量的不符合条件的边，形成候选边集合，提升GPU并行阶段的执行效率，实现了减少过滤过程的计算量、增大过滤效果的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113032827A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110301703.8
申请日：2021-03-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于大数据隐私保护领域，公开了一种基于区块链技术的论文同行评审方法。本发明首先基于盲签名和多方门限签名技术构建了审稿系统，将审稿结果以匿名的形式存储在区块链上。针对现有双盲机制的审稿人盗取投稿人论文中的想法(idea)后不可追溯的问题，本发明提供了一种基于可搜索加密技术的审查取证机制，保证在审稿人发表论文与其审核的论文相似的情况下，其审核论文的作者可对被怀疑的审稿人是否审查了此篇稿件进行取证，可搜索加密技术同时也保证了作者无法直接查询审稿人是谁，因此，在增加了取证功能的同时，双盲机制仍然有效。同时，本发明还采用了分布式密钥保证该权利不被滥用。
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公开(公告)号：CN113032370A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110340351.7
申请日：2021-03-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体涉及一种分区区块链系统的设计方法，步骤如下：各节点运行基于数字签名和哈希函数的可验证随机函数生成该节点所在分区编号；新加入节点运行初始化过程，该过程包括同步周期时钟、所在分区区块链数据、加载交易数据列表并可以向任意节点发起转账交易；分区内各节点运行基于工作量证明的挖矿算法进行挖矿，分区间通过同步时钟在预设间隔内同步出块进度；每一轮挖矿成功后，各分区内节点运行分区重组调度算法，进行分区重组。本发明不仅具备数据持久化、防篡改、防抵赖、可靠性高以及去中心化等传统区块链的特点，而且具备线性拓展和高事务吞吐率的特点，是一种具有支持大规模业务量需求能力的区块链系统。
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公开(公告)号：CN107622461B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710846394.6
申请日：2017-09-19
Applicant: 东北大学
Inventor： 赵志滨 , 姚兰 , 聂亦澄 , 于戈 , 鲍玉斌 , 陈郭成 , 刘佳良 , 张天成 , 李芳芳 , 许存立 , 刘欢 , 王勋 , 储佳红 , 唐梦娇 , 徐瑛蔚 , 李壮 , 王宗怡 , 石玉鑫 , 梁睿博 , 杨泽清 , 赵永恒 , 关亨 , 王思远 , 吴永琪 , 华钰 , 高若涵
Abstract: 本发明公开了一种面向慕课系统的作业主观题互评方法，根据作业的内容和知识点与评阅人的相关属性，将待评的作业权衡分配给评阅人，构建作业与评阅人的分配情况用带权重二部图；评阅人对作业根据评分要求进行评分；将同一作业各位评阅人的评分综合起来后取平均值，作为最终成绩。通过全面的考虑作业内容和知识点与评阅人的相关性，将待互评的作业权衡分配，对互评过程中的作业与阅卷者进行合理的匹配，能够实现评阅任务的合理分配，并且保证作业评阅的质量。
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公开(公告)号：CN107590742B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201710957182.5
申请日：2017-10-16
Applicant: 东北大学
Inventor： 赵志滨 , 姚兰 , 于戈 , 鲍玉斌 , 陈郭成 , 刘佳良 , 张天成 , 李芳芳 , 许存立 , 刘欢 , 王勋 , 储佳红 , 唐梦娇 , 徐瑛蔚 , 李壮 , 王宗怡 , 石玉鑫 , 梁睿博 , 杨泽清 , 赵永恒 , 关亨 , 王思远 , 吴永琪 , 华钰 , 高若涵
IPC: G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于行为的社交网络用户属性值反演方法，基于行为的用户属性值反演方法的思想是针对反演对象在社交网络多话题下的评论行为，发现与反演对象具有相似网络行为的人群，再利用群体属性值与个体属性值之间的映射策略以及带权重的投票机制，对网络用户的属性值进行推测并将结果赋给反演对象。这种方法一方面可以动态填补和修正用户属性信息中所存在的缺失值、错误值；更进一步可以为社交网络中的个性化推荐提供更为可靠的原始数据。提高网络用户信息的准确性，最终达到动态填补和修正网络用户属性缺失值和错误值的目的。
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公开(公告)号：CN112799597A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110170616.3
申请日：2021-02-08
Applicant: 东北大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明提供一种面向流数据处理的分级存储容错方法，涉及流数据处理技术领域。该方法基于Kafka系统，采用HDD与SSD混合存储的二级存储结构，SSD为性能层、HDD为存储层，通过热数据识别算法建立相应的分级存储策略；热数据识别算法包括LFU算法与LRU算法，分别用于防止数据频繁迁移和判断热数据；分级存储策略包括自判断分级存储、Leader—Follower分级存储和自定义分级存储。本发明针对容错子系统在I/O操作和搜索效率问题，开展关于容错子系统和Kafka整体系统存储策略的研究，并实现流数据存储的相关优化和Kafka系统进行分级存储的策略迭代，进一步提升其延迟低、吞吐量高的优点。
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