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龙图腾网恭喜杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利图卷积神经网络训练和图运算方法、装置、设备及系统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：CN115130642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202110328439.7，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权图卷积神经网络训练和图运算方法、装置、设备及系统是由罗逸璕;方超;马卿云;陈国栋设计研发完成，并于2021-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本图卷积神经网络训练和图运算方法、装置、设备及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种图卷积神经网络训练和图运算方法、装置、设备及系统中，通过对全图进行切割，得到多个子图，并针对每个子图，获得该子图中各节点在全图中的度，将各子图分发到各训练设备进行训练，并且在下发子图的同时下发获得的该子图中各节点的度，各训练设备利用本地的图卷积神经网络对该子图进行前馈计算时，由于是基于全图的度进行计算的，能够保证得到的节点输出特征与全图的节点输出特征一致，则在对图卷积神经网络进行训练的过程中，相当于是基于全图对图卷积神经网络进行训练，且由于子图的数据量远小于全图的数据量，利用多个训练设备的分布式训练方式，实现了基于大数量级的图对图卷积神经网络模型进行训练的目的。

本发明授权图卷积神经网络训练和图运算方法、装置、设备及系统在权利要求书中公布了：1.一种图卷积神经网络训练方法，其特征在于，应用于分布式系统中的管理设备，所述分布式系统包括所述管理设备和多个训练设备，所述方法包括：获取测试数据集及训练设备数量，其中，所述测试数据集包含全图，所述全图包括多个节点，两个节点之间的连线构成边，表征所述两个节点相关联；基于预设图切割算法和所述训练设备数量，对所述全图进行切割，得到多个子图；针对各子图，获得该子图中各节点在所述全图中的度，其中，所述度表示节点的边的条数；分别将各子图及获得的该子图中各节点的度发送至各训练设备，以使所述各训练设备基于输入的子图中各节点的度，利用本地的图卷积神经网络，对该子图进行前馈计算，得到该子图中节点的输出特征，并根据所述节点的输出特征和所述节点的标签信息，计算得到梯度；收集所述各训练设备得到的梯度，并根据所述各训练设备得到的梯度，计算整合梯度；将所述整合梯度分发给所述各训练设备，以使所述各训练设备根据所述整合梯度，更新本地图卷积神经网络模型的模型参数；返回执行所述分别将各子图以及该子图中各节点的度发送至各训练设备的步骤，直至达到训练结束条件时结束训练；其中，所述基于预设图切割算法和所述训练设备数量，对所述全图进行切割，得到多个子图的步骤，包括：按照所述训练设备数量，从所述全图的训练节点中选择多组中心节点；针对各组中心节点，基于该组中心节点的邻居关系，按照图卷积神经网络模型的网络层数目，向外扩张扫描N阶，得到该组中心节点的各阶邻居节点和边，确定该组中心节点、各阶邻居节点以及边构成子图，其中，N为网络层数目。

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