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公开(公告)号：CN119692388A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311236572.5
申请日：2023-09-22
Applicant: 上海处理器技术创新中心
IPC: G06N3/042 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本申请提供一种用于对图神经网络的训练进行加速的方法及相关产品，其中，方法包括：获取存储在数据库中的原始图数据，其中，原始图数据包括多个节点和边；根据预设的节点指标相似度判定规则找出原始图数据中的冗余节点；根据预设的冗余节点过滤规则找出满足过滤规则的冗余节点；对满足过滤规则的冗余节点进行去除，得到优化图数据；以及将所得到的优化图数据替换原始图数据，作为图神经网络模型的训练输入数据。本申请通过采用对原始图数据中部分信息量较少的冗余节点进行消除后得到优化图数据的方法，能够在保持图结构数据的关键信息和表示能力的前提下，有效缩减原始图数据的规模，进而提高大规模图数据在图神经网络模型上的训练效率。
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