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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于混合存储的极大二分团枚举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：CN117349287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311385166.5，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种基于混合存储的极大二分团枚举方法是由何水兵;潘哲;李旭设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合存储的极大二分团枚举方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合存储的极大二分团枚举方法，获取二分图GU,V,E,其中U和V是二分图中的两个不相交顶点集，E是边集；设置阈值t，用于决定运行时子图的存储方式；如果U内顶点数量大于t，则G0采用邻接表存储；否则，G0采用位图存储；以U，V,G0为函数初始参数，递归调用BicliqueFindL,R,C,G函数；输出所有极大二分团或极大二分团的计数结果给用户。本发明采用混合存储方法，既保留了邻接表存储的低存储空间开销特性，又结合了位图存储计算高效的特点。针对二分团枚举过程中大量仅需要在小图上进行计算的任务，本发明通过动态构建子位图，极大地提升了二分团枚举任务的执行速度。

本发明授权一种基于混合存储的极大二分团枚举方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合存储的极大二分团枚举方法，其特征在于，将运行时的图结构和子图结构以邻接表和位图相结合的方式进行存储，提高极大二分团枚举效率；具体包括以下步骤： 1获取二分图G0U,V,E，其中U和V是二分图中的两个不相交顶点集，E是边集；所述二分图包括在基因分析场景下基因与性状的二分图，在电子商务场景下由用户和商品所组成的二分图或在社交网络场景下由用户和兴趣爱好组成的二分图； 2设置阈值t，用于决定运行时子图的存储方式；如果U内顶点数量大于t，则G0采用邻接表存储；否则，G0采用位图存储； 3以U，∅，V,G0为函数初始参数，递归调用BicliqueFindL,R,C,G函数，具体包括以下子步骤： 3-1.获取当前枚举树节点对应的L,R,C,G四个参数：L=U,R=∅,C=V,G=G0； 3-2.判断C集合是否为空集，是则退出函数，否则执行步骤3-3； 3-3.创建当前枚举树节点L,R,C,G的副本L’,R’,C’,G’； 3-4.从集合C中选择一个顶点v，计算集合L与顶点v邻居集合的交集，将计算结果赋值给L’； 3-5.判断是否同时满足L内顶点数量大于t且L’内顶点数量小于等于t；如果是，则根据L’内所有顶点的邻居构建子位图，并赋值给G’；否则，将按照邻接表进行存储的原图G赋值给G’； 3-6.将R集合内顶点赋值给R’； 3-7.遍历集合C中的每个顶点vc，如果L’集合是vc的邻居集合的子集，则将vc加入到R’；如果L’集合和vc的邻居集合有交集，则将vc加入到C’； 3-8.判断V集合中是否存在R∪C以外的顶点vx使得L’集合是vx邻居集合的子集，是则执行步骤3-10，否则执行步骤3-9； 3-9.输出极大二分团L’,R’；递归地执行函数BicliqueFindL’，R’，C’,G’； 3-10.从C集合中删除顶点v，执行步骤3-2； 4输出所有极大二分团或极大二分团的计数结果给用户。

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