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龙图腾网获悉西安科技大学;西安邮电大学申请的专利一种用于图数据局部性挖掘的重排序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：CN115422245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210983626.3，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种用于图数据局部性挖掘的重排序方法是由蒋林;邓军勇;冯茹;王俊杰;李远成设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于图数据局部性挖掘的重排序方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于图数据局部性挖掘的重排序方法，包括：步骤S1，将原始图像数据集转换为其对应的树结构；步骤S2，基于深度分支重排序算法对树结构的前m层节点进行层次遍历，获得层次遍历结果；其中，m为指定层数，并且m为小于树结构的总层数的正整数；步骤S3，基于深度分支重排序算法对树结构除前m层节点之外的剩余节点进行深度优先遍历，获得深度优先遍历结果；步骤S4，将层次遍历结果和深度优先遍历结果存储到同一个结果集数组中，以获得原始图像数据集的重排序结果。借助于上述技术方案，本申请实施例能够有效地减少图应用程序的运行时间和算法运行的计算开销。

本发明授权一种用于图数据局部性挖掘的重排序方法在权利要求书中公布了：1.一种用于图数据局部性挖掘的重排序方法，其特征在于，包括： 步骤S1，将原始图像数据集转换为其对应的树结构； 步骤S2，基于深度分支重排序算法对所述树结构的前m层节点进行层次遍历，获得层次遍历结果；其中，m为指定层数，并且m为小于所述树结构的总层数的正整数； 步骤S3，基于所述深度分支重排序算法对所述树结构除所述前m层节点之外的剩余节点进行深度优先遍历，获得深度优先遍历结果； 步骤S4，将所述层次遍历结果和所述深度优先遍历结果存储到同一个结果集数组中，以获得所述原始图像数据集的重排序结果； 所述步骤S2包括如下步骤： 步骤S21，确定当前第一被访问节点是否被访问过；其中，所述当前第一被访问节点为所述前m层节点中的一个节点； 步骤S22，若确定所述当前第一被访问节点未被访问过，则利用广度优先搜索方法将所述当前第一被访问节点存储在预先创建的访问记录数组中，并对所述当前第一被访问节点进行访问；其中，所述访问记录数组用来记录已经被访问过的节点； 步骤S23，若确定所述当前第一被访问节点被访问过，则将所述当前第一被访问节点更新为所述当前第一被访问节点的下一个节点，并返回所述步骤S21； 所述步骤S3包括如下步骤： 步骤S31，对当前第二被访问节点进行访问；其中，所述当前第二被访问节点为所述剩余节点中的一个节点； 步骤S32，确定所述当前第二被访问节点是否存在邻接点；其中，所述邻接点为所述当前第二被访问节点相邻的子节点； 步骤S33，若确定所述当前第二被访问节点存在所述邻接点，则根据所述邻接点对所述当前第二被访问节点进行更新； 步骤S34，若确定所述当前第二被访问节点不存在所述邻接点，则将所述当前第二被访问节点更新为所述当前第二被访问节点的下一个节点。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安科技大学;西安邮电大学，其通讯地址为：710600 陕西省西安市临潼区陕鼓大道48号西安科技大学临潼校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。