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1. (US20140115155) Network graph evolution rule generation

Office : États-Unis d'Amérique
Numéro de la demande : 14138501 Date de la demande : 23.12.2013
Numéro de publication : 20140115155 Date de publication : 24.04.2014
Numéro de délivrance : 09489448 Date de délivrance : 08.11.2016
Type de publication : B2
CIB :
G06F 7/00
G06F 17/30
G06Q 10/10
G06F 13/14
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
7
Méthodes ou dispositions pour le traitement de données en agissant sur l'ordre ou le contenu des données manipulées
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30
Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
Q
SYSTÈMES OU MÉTHODES DE TRAITEMENT DE DONNÉES, SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION; SYSTÈMES OU MÉTHODES SPÉCIALEMENT ADAPTÉS À DES FINS ADMINISTRATIVES, COMMERCIALES, FINANCIÈRES, DE GESTION, DE SURVEILLANCE OU DE PRÉVISION, NON PRÉVUS AILLEURS
10
Administration; Gestion
10
Bureautique, p.ex. gestion informatisée de courrier électronique ou logiciels de groupe; Gestion du temps, p.ex. calendriers, rappels, décompte de réunions ou de temps
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
13
Interconnexion ou transfert d'information ou d'autres signaux entre mémoires, dispositifs d'entrée/sortie ou unités de traitement
14
Traitement de demandes d'interconnexion ou de transfert
Déposants : YAHOO! INC.
Excalibur IP, LLC
Inventeurs : Francesco Bonchi
Aristides Gionis
Michele Berlingerio
Bjorn Bringmann
Mandataires : James J. DeCarlo
Greenberg Traurig
Données relatives à la priorité :
Titre : (EN) Network graph evolution rule generation
Abrégé : front page image
(EN)

A network's evolution is characterized by graph evolution rules. A graph, formed by merging multiple graphs representing the multiple snapshots of the network, that represents an evolutionary network is mined to identify evolutional patterns of the network. A pattern is selected from the identified patterns. Graph evolution rules are generated using identified evolutional patterns. The generated graph evolution rules represent the evolutional patterns of the network, the rules indicating that any occurrence of a child pattern of the selected pattern implies a corresponding occurrence of the selected pattern.