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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利用于大規模圖的分布式并行PageRank算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：CN114861018B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210416204.8，技術領域涉及：G06F16/9035；該發明授權用于大規模圖的分布式并行PageRank算法是由姚正安;張奇;唐榮霞設計研發完成，并于2022-04-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于大規模圖的分布式并行PageRank算法在說明書摘要公布了：本發明提供了用于大規模圖的分布式并行PageRank算法，該算法將目標圖數據的頂點PageRank值計算平均分配給若干數量的計算線程，通過獨立的控制線程對若干數量的計算線程進行控制，實現并行計算，為了防止多線程環境下的數據競爭，本算法增設了頂點互斥鎖，確保不同頂點對象的累積信息量PR計算不會互相干擾，確保頂點PageRank值的準確性；計算線程的數量設置具體取決于目標圖數據規模以及分布式硬件環境條件，用戶可根據實際需求設置計算線程的數量達到快速進行大規模圖數據頂點PageRank值計算，本發明可廣泛應用于各種互聯網重要度排序問題，充分支持應用于分布式硬件環境。

本發明授權用于大規模圖的分布式并行PageRank算法在權利要求書中公布了：1.用于大規模圖的分布式并行PageRank算法，其特征在于，包括以下步驟： S1：根據目標圖數據規模以及分布式硬件環境條件，確定計算線程并行度，并對目標圖數據進行初始化處理，得到初始化變量和初始化列表； S2：按照步驟S1得到的計算線程并行度，啟動的個計算線程，然后啟動控制線程，通過控制線程對個計算線程進行控制，結合步驟S1得到的初始化變量和初始化列表，計算目標圖數據中所有頂點對象的頂點累計信息量； S3：根據步驟S2得到的所有頂點對象的頂點累計信息量，計算所有頂點對象的PageRank值，輸出包含所有頂點對象PageRank值的PageRank向量； 所述步驟S1中，所述初始化處理包括以下步驟： S11：確定所需的初始化變量和初始化列表，其中初始化變量包括阻尼系數、頂點信息量下限、頂點對象相關變量、計算線程相關變量和控制對象相關變量，其中頂點對象相關變量包括頂點累積信息量、頂點待處理信息量和；計算線程相關變量包括計算線程編碼；控制對象相關變量包括原子布爾型的線程狀態標識和原子布爾型的線程運算狀態標識； S12：創建初始化變量和初始化列表； 所述步驟S12中，所述創建初始化變量和初始化列表，具體包括創建阻尼系數，根據具體的應用場景確定；創建頂點信息量下限，根據所需的結果精度制定；創建頂點累積信息量，初始值為；創建頂點待處理信息量，初始值為；創建，每一個頂點對象都有唯一對應的；創建計算線程編碼，每一個計算線程都有唯一對應的計算線程編碼；創建線程狀態標識，初始為假狀態；創建線程運算狀態標識，初始為假狀態；創建頂點對象列表，其中每一項元素包含的信息由頂點編碼和頂點對象組成；創建頂點對象內存地址列表，其中每一項元素對應一個頂點對象的對應內存地址，元素信息由頂點對象列表得到；創建有向邊權重列表，其中每一項元素包含的信息由目標頂點對象和有向邊權重，其中有向邊權重由頂點對象的出度決定，取頂點對象的出度分之一；創建計算線程頂點對象映射表，其中假設頂點對象內存地址列表的元素個數為，將頂點對象內存地址列表所有元素平均分配到個計算線程中，則每一個計算線程對應個頂點對象； 所述計算該頂點對象的頂點累積信息量包括以下步驟： Ⅰ：將頂點對象作為當前源頂點對象，獲取當前源頂點對象的，將當前源頂點對象的頂點待處理信息量增加到其頂點累積信息量中，并令臨時存儲變量，清空頂點待處理信息量，釋放當前源頂點對象的； Ⅱ：遍歷當前源頂點對象對應列表，對于列表中每一個目標頂點對象作相同處理：獲取目標頂點對象的，將阻尼系數的結果增加到頂點待處理信息量中，釋放目標頂點對象的； 所述步驟S3中，所述計算所有頂點對象的PageRank值的計算公式為：假設頂點對象對應PageRank值為， 為目標圖數據的非沉沒頂點總數。

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