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龙图腾网获悉中山大学申请的专利用于大规模图的分布式并行PageRank算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：CN114861018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210416204.8，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权用于大规模图的分布式并行PageRank算法是由姚正安;张奇;唐荣霞设计研发完成，并于2022-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于大规模图的分布式并行PageRank算法在说明书摘要公布了：本发明提供了用于大规模图的分布式并行PageRank算法，该算法将目标图数据的顶点PageRank值计算平均分配给若干数量的计算线程，通过独立的控制线程对若干数量的计算线程进行控制，实现并行计算，为了防止多线程环境下的数据竞争，本算法增设了顶点互斥锁，确保不同顶点对象的累积信息量PR计算不会互相干扰，确保顶点PageRank值的准确性；计算线程的数量设置具体取决于目标图数据规模以及分布式硬件环境条件，用户可根据实际需求设置计算线程的数量达到快速进行大规模图数据顶点PageRank值计算，本发明可广泛应用于各种互联网重要度排序问题，充分支持应用于分布式硬件环境。

本发明授权用于大规模图的分布式并行PageRank算法在权利要求书中公布了：1.用于大规模图的分布式并行PageRank算法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据目标图数据规模以及分布式硬件环境条件，确定计算线程并行度，并对目标图数据进行初始化处理，得到初始化变量和初始化列表； S2：按照步骤S1得到的计算线程并行度，启动的个计算线程，然后启动控制线程，通过控制线程对个计算线程进行控制，结合步骤S1得到的初始化变量和初始化列表，计算目标图数据中所有顶点对象的顶点累计信息量； S3：根据步骤S2得到的所有顶点对象的顶点累计信息量，计算所有顶点对象的PageRank值，输出包含所有顶点对象PageRank值的PageRank向量； 所述步骤S1中，所述初始化处理包括以下步骤： S11：确定所需的初始化变量和初始化列表，其中初始化变量包括阻尼系数、顶点信息量下限、顶点对象相关变量、计算线程相关变量和控制对象相关变量，其中顶点对象相关变量包括顶点累积信息量、顶点待处理信息量和；计算线程相关变量包括计算线程编码；控制对象相关变量包括原子布尔型的线程状态标识和原子布尔型的线程运算状态标识； S12：创建初始化变量和初始化列表； 所述步骤S12中，所述创建初始化变量和初始化列表，具体包括创建阻尼系数，根据具体的应用场景确定；创建顶点信息量下限，根据所需的结果精度制定；创建顶点累积信息量，初始值为；创建顶点待处理信息量，初始值为；创建，每一个顶点对象都有唯一对应的；创建计算线程编码，每一个计算线程都有唯一对应的计算线程编码；创建线程状态标识，初始为假状态；创建线程运算状态标识，初始为假状态；创建顶点对象列表，其中每一项元素包含的信息由顶点编码和顶点对象组成；创建顶点对象内存地址列表，其中每一项元素对应一个顶点对象的对应内存地址，元素信息由顶点对象列表得到；创建有向边权重列表，其中每一项元素包含的信息由目标顶点对象和有向边权重，其中有向边权重由顶点对象的出度决定，取顶点对象的出度分之一；创建计算线程顶点对象映射表，其中假设顶点对象内存地址列表的元素个数为，将顶点对象内存地址列表所有元素平均分配到个计算线程中，则每一个计算线程对应个顶点对象； 所述计算该顶点对象的顶点累积信息量包括以下步骤： Ⅰ：将顶点对象作为当前源顶点对象，获取当前源顶点对象的，将当前源顶点对象的顶点待处理信息量增加到其顶点累积信息量中，并令临时存储变量，清空顶点待处理信息量，释放当前源顶点对象的； Ⅱ：遍历当前源顶点对象对应列表，对于列表中每一个目标顶点对象作相同处理：获取目标顶点对象的，将阻尼系数的结果增加到顶点待处理信息量中，释放目标顶点对象的； 所述步骤S3中，所述计算所有顶点对象的PageRank值的计算公式为：假设顶点对象对应PageRank值为， 为目标图数据的非沉没顶点总数。

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