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摘要：本发明通过人工智能处理领域的方法，实现了一种支持增量更新的时态网络模体计算方法及系统。包括：获取时态图数据和用户指定的频度阈值k；将时态图处理为能高效使用的数据结构；根据频度阈值k计算整个时态图上所有符合定义的时态网络模体；时态图动态更新后，根据已有计算结果，增量更新时态网络模体计算结果。本发明提供的方法及系统用以解决现有时态网络模体计算方法涉及子图同构检查，计算复杂度较高，效率低下且模体大小受到限制的问题，并实现在不限制时态网络模体结构大小的情况下的一种计算复杂度低、能够实时更新的时态网络模体计算方法。

主权项：1.一种支持增量更新的时态网络模体计算方法，其特征在于：将道路交通网络传感器记录的道路的在每个时间的拥堵状况及网络结构作为时态图数据输入，首先以静态方法计算结果模体集合，进而对于动态增量更新的时态图，在所述静态方法的基础上，以增量计算方法更新计算最终结果时态网络模体集合，输出所有在长时间内保持时态信息参数不变的连通时态子图；所述静态方法计算结果模体集合基于三角化的区间列表计算网络模体，对于一个极大且不可扩展的时态模体满足模体的所有可能区间可以列为所述三角化的区间列表中的所有区间，三角化的区间列表中每行区间的区间左端点相同，每列区间的区间右端点相同，基于所述三角化的区间列表，时态网络模体计算方法采用自上到下、自右向左的方式，以静态方法的八个步骤计算三角化的区间列表中每个区间对应的极大且不可扩展的时态模体；所述更新计算最终结果模体集合方法通过增量计算方法的十个步骤实现，最终输出若干个由多条连通道路组成的拥堵区域及区域内道路共同持续拥堵时段的结果模体集合；所述静态方法的八个步骤包括：静态步骤一：读取时态图G和频度阈值k；静态步骤二：初始化当前计算行号m＝1；静态步骤三：从边集E中选出三角化的区间列表第m行各区间中保持标签不变的边；静态步骤四；初始化当前计算列号i＝T，T＝Te-Tb+1，Tb和Te分别表示时态图的起始时间和终止时间；静态步骤五：使用静态步骤三中所选的在区间[m，i]中保持标签不变的边，构建区间为[m，i]的极大时态模体；静态步骤六：保存静态步骤五中左不可扩展的时态模体到最终结果TF[m，i]中；静态步骤七：判断列号i是否大于m+k-1，如果是，将列号i减1，转至步骤五；静态步骤八：判断行号m是否小于T-k+1，如果是，将行号m增1，转至静态步骤三，如果否，则输出最终结果模体集合TF；所述增量计算方法的十个步骤包括：增量步骤一：读取增加ΔT时刻更新后时态图G[1，T+AT]、频度阈值k和己计算结果模体集合TF；增量步骤二：初始化当前计算行号m＝1；增量步骤三：从边集TF[m，T]中选出TI-Table第m行各区间中保持标签不变的边；增量步骤四：初始化当前计算列号i＝T+AT；增量步骤五：使用增量步骤三中所选的在区间[m，i]中保持标签不变的边，构建区间为[m，i]的极大时态模体；增量步骤六：保存增量步骤五中左不可扩展的时态模体到最终结果TF[m，i]中；增量步骤七：判断列号i是否大于T，如果是，将列号i减小1，转至步增量步骤五继续；增量步骤八：将行号m增大1，判断行号m是否大于T-k+1，如果否，转至增量步骤三继续；增量步骤九：执行所述静态方法的八个步骤；增量步骤十：判断行号m是否小于T+AT-k+1，如果是，将行号m增大1，转至增量步骤九继续；如果否，则输出更新后的最终结果模体集合TF。

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百度查询： 北京航空航天大学 一种支持增量更新的时态网络模体计算方法及系统