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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利网络监控数据压缩方法、终端设备及存储介质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：CN116405404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202310462476.6，技术领域涉及：H04L43/02；该发明授权网络监控数据压缩方法、终端设备及存储介质是由王艺璇;谢鲲;汪诗琴设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本网络监控数据压缩方法、终端设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络监控数据压缩方法、终端设备及存储介质，充分利用了网络节点间端到端性能监控数据的相关性。针对由n个节点组成的网络，本发明将其全网端到端性能监控数据建模成一个大小为n×n的监控矩阵，并利用监控数据的相关性对监控矩阵进行压缩；本发明依据确定性CUR算法设计了列选择模型，并直接将选出的部分行和列作为压缩结果，使压缩结果具有可解释性和稳定性；本发明通过避免零参数向量的更新，有效缩减了计算代价，提升了对监控矩阵的压缩速度；本发明根据精度需求进一步筛选已选择的行与列，进一步降低了数据压缩率，使网络监控所需的存储资源更少。

本发明授权网络监控数据压缩方法、终端设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网络监控数据压缩方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用采集的网络监控数据构建监控矩阵P；令X＝P或X＝PT； 生成正则化常数序列N+1为正则化常数序列的长度，λq0； S2、构建X的列选择模型： 其中W为参数矩阵，Wi为W的第i行参数向量，i＝1,…,n，n为网络中节点的数量； S3、建立记录非零参数向量索引的集合I，根据集合I中记录的索引对应的参数向量的最优条件得分的上界，对参数向量进行更新；其中集合I初始时为空集； S4、q的值加1，返回步骤S3，直至q＝N；筛选集合I中索引指示的列，得到矩阵C或矩阵R；其中，矩阵C对应X＝P的输出矩阵，矩阵R对应X＝PT的输出矩阵； S5、令矩阵U＝C+PR+，得到压缩后的网络监控数据C、U、R；其中C+、R+分别为矩阵C、R的伪逆； 步骤S1中，利用采集的网络监控数据构建监控矩阵P的实现过程包括： 1将以i为源节点的所有网络路径的端到端监控数据构建为一个n维向量其中，Pi j表示以节点i为源节点，节点j为目的节点，发送探测数据包得到的监控数据； 2将n个节点的端到端性能监控数据建模为一个n×n的监控矩阵P＝P1,P2,…,PnT；其中，P的第i行表示以节点i为源节点，源节点到所有网络节点的端到端性能监控数据；P的第j列表示以节点j为目的节点，目的节点处来自所有网络节点的端到端性能监控数据； 步骤S1中，生成正则化常数序列中正则化常数λq的表达式为：其中γ、N为常数，λmax＝maxi||XiTX||2，XiT为矩阵X第i列的转置； 步骤S3中，参数向量Wi的更新公式为： 其中，

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