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龙图腾网恭喜深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利基于图卷积神经网络的数据处理方法、装置、设备及介质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：CN111462088B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202010251576.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于图卷积神经网络的数据处理方法、装置、设备及介质是由张杰;徐倩设计研发完成，并于2020-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的数据处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图卷积神经网络的数据处理方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取待处理的第一图结构数据输入预先训练好的图卷积神经网络；调用所述图卷积神经网络对所述第一图结构数据中各个第一节点进行邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点；调用所述图卷积神经网络基于更新后的各个第一节点得到所述第一图结构数据的处理结果。本发明实现图卷积神经网络挖掘出节点之间关系的差别性，使得依据挖掘出的更加充分的信息能够做出更加准确的处理结果。

本发明授权基于图卷积神经网络的数据处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的数据处理方法，其特征在于，所述基于图卷积神经网络的数据处理方法包括以下步骤：获取待处理的第一图结构数据输入预先训练好的图卷积神经网络；调用所述图卷积神经网络对所述第一图结构数据中各个第一节点进行邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点，其中，第一图结构数据是待预测用户的社交网络数据，社交网络数据是以待预测用户为中心的一个网络结构数据，其中包括该待预测用户以及与该预测用户有关联的其他用户，这些用户作为图结构数据中的节点，节点的信息即各个用户的特征信息，特征信息包括用户基本的画像特征信息，或者与欺诈可能性的判断有关的信息，图结构数据中的边即连接有社交交集的用户；调用所述图卷积神经网络基于更新后的各个第一节点得到所述第一图结构数据的处理结果；其中，所述调用所述图卷积神经网络对所述第一图结构数据中各个第一节点进行邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点的步骤包括：调用所述图卷积神经网络按照排列组合模式对所述第一图结构数据中各个第一节点进行邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点，其中，所述排列组合模式为邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作的排列组合模式；其中，当所述排列组合模式是一次邻居节点采样操作和一次邻域信息聚合的组合模式时，所述调用所述图卷积神经网络按照排列组合模式对所述第一图结构数据中各个第一节点进行邻居节点采样操作和邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点的步骤包括：调用所述图卷积神经网络基于所述图卷积神经网络中的采样参数，生成与所述第一图结构数据中各个第一节点分别对应的采样概率，其中，通过如下公式得到采样概率Pi： 其中，Pi的取值范围是0～1，s是可学习的参数向量，即采样参数，W可以是图卷积神经网络的聚合层中的线性变换参数，即可以采用参数共享，H是节点特征矩阵，公式中，HWi与s做点积；将所述各个第一节点对应的采样概率分别作为第一对角矩阵中与所述各个第一节点对应的第一对角元；将所述第一图结构数据中的节点特征矩阵左乘所述第一对角矩阵，以对所述各个第一节点进行邻居节点采样得到第一采样结果；调用所述图卷积神经网络基于所述第一采样结果对所述各个第一节点进行邻域信息聚合操作，以更新所述各个第一节点。

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