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申请/专利权人：之江实验室;支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日：2024-02-28
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117993511A
主分类号：G06N5/04
分类号：G06N5/04;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0895;G06T1/20;G06T1/60
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本说明书的实施例提供了一种基于图神经网络的图表征方法、网络训练方法和装置。在该图表征方法中，基于全图结构关系数据进行图划分；在每轮分区推理过程中：将所选取的当前图划分结果中的各个节点所对应的当前节点表征从外部存储空间加载至系统内存，当前节点表征基于对应的节点所具有的节点特征数据推理得到；根据全图结构关系数据确定当前图划分结果中的各个目标节点的邻居节点；将至少部分邻居节点所对应的当前节点表征和包含邻居节点的结构关系数据从系统内存传输到GPU存储空间；在GPU处，基于图神经网络根据当前节点表征和相应的结构关系数据进行推理，得到目标节点所对应的融合有邻居节点特征的节点表征，并更新外部存储中的相应节点表征。
主权项：1.一种基于图神经网络的图表征方法，包括：基于待进行推理的全图结构关系数据进行图划分，得到子图结构关系数据，其中，所述全图结构关系数据的各个节点具有节点特征数据；循环执行以下分区推理过程，直到满足分区推理结束条件：从所得到的子图结构关系数据中选取当前子图结构关系数据；将所述当前子图结构关系数据中的各个节点所对应的当前节点表征从外部存储空间加载至系统内存，所述当前节点表征基于对应的节点特征数据推理得到；根据所述全图结构关系数据确定所述当前子图结构关系数据中的各个目标节点的邻居节点；将至少部分邻居节点所对应的当前节点表征和包含所述当前子图结构关系数据中的各个目标节点的邻居节点的结构关系数据从所述系统内存传输到GPU存储空间；以及在所述GPU处，基于图神经网络根据所获取的当前节点表征和相应的结构关系数据进行推理，得到所述目标节点所对应的融合有邻居节点特征的节点表征，并对所述外部存储中的相应节点表征进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室;支付宝(杭州)信息技术有限公司 基于图神经网络的图表征方法、网络训练方法和装置
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