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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于平均场的大规模数据特征提取方法、系统及设备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：CN120995088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511535187.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于平均场的大规模数据特征提取方法、系统及设备是由张衡;孙立新;李伟龙;王润青;郑伟波;赵国博设计研发完成，并于2025-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平均场的大规模数据特征提取方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及海量数据处理技术领域，提供了一种基于平均场的大规模数据特征提取方法、系统及设备，包括：将数据集的特征关联图分割为若干子图，将数据集划分为与子图同样数量的子集，每个子集包含所有数据样本，且仅包含对应子图的特征；将每个子集发送至一个计算节点，以使计算节点结合耦合系数，通过分布式平均场方程，计算每个特征的概率分布、期望和熵；基于所有计算节点计算的每个特征的概率分布、期望和熵，更新耦合系数后，下发计算指令和更新后的耦合系数给计算节点，直到迭代收敛，对于每个特征，基于包含该特征的计算节点计算的概率分布，计算全局概率分布。有效突破超大规模数据特征提取的网络通信开销瓶颈。

本发明授权一种基于平均场的大规模数据特征提取方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于平均场的大规模数据特征提取方法，其特征在于，应用于参数服务器，包括： 获取数据集，将数据集的特征关联图分割为若干子图，将数据集划分为与子图同样数量的子集，每个子集包含所有数据样本，且仅包含对应子图的特征； 将每个子集发送至一个计算节点，以使计算节点结合耦合系数，通过分布式平均场方程，计算每个特征的概率分布、期望和熵； 基于所有计算节点计算的每个特征的概率分布、期望和熵，更新耦合系数后，下发计算指令和更新后的耦合系数给计算节点，直到迭代收敛，对于每个特征，基于包含该特征的计算节点计算的概率分布，计算全局概率分布； 所述分布式平均场方程为： ； 其中，表示在第轮迭代时，第个计算节点计算的特征的概率分布；是温度超参数；是第个计算节点的归一化因子；代表特征的邻居特征的序号集合；代表第个计算节点上所有邻居特征对特征产生的平均合力；偏导数为能量函数对特征的梯度； 所述耦合系数的更新步骤包括：对每个特征，基于包含该特征的计算节点计算的熵，计算全局熵；基于包含该特征的计算节点计算的期望，计算全局期望；基于全局期望和包含该特征的计算节点计算的期望，计算方差；基于全局熵和方差，通过熵-方差加权机制，更新耦合系数； 所述熵-方差加权机制为： 其中，表示第t轮迭代得到的耦合系数；表示特征的全局熵；表示特征的全局熵；表示特征在不同计算节点间的方差；表示特征在不同计算节点间的方差；是超参数。

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