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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利图神经网络的预训练方法、训练方法、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：CN113609337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202110205745.1，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权图神经网络的预训练方法、训练方法、装置、设备及介质是由荣钰;刘雪怡;徐挺洋;黄文炳设计研发完成，并于2021-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本图神经网络的预训练方法、训练方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图神经网络的预训练方法、训练方法、装置、设备及介质。预训练方法通过从图谱中选取若干节点，获取该节点的第一节点特征数据和第二节点特征数据，通过第一节点特征数据和节点之间的边特征数据对第二节点特征数据进行预测，然后根据预测结果对选取的第一节点进行更新，从而根据更新后的第一节点的节点特征数据对图神经网络进行训练。本申请基于节点级特征的预测任务，通过训练过程中的预测结果对每轮参与图神经网络训练的节点进行优化，使得训练任务能够更好地结合图数据的特征，从而提高预训练后图神经网络的泛化性能，方便后续针对不同的应用任务进行精调，有利于减少计算资源的消耗。本申请可广泛应用于人工智能技术领域。

本发明授权图神经网络的预训练方法、训练方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种分子属性预测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取分子的属性标签、所述分子中各个原子的原子特征数据和所述原子之间的化学键数据；将所述原子特征数据和所述化学键数据输入到预训练得到的图神经网络，得到所述图神经网络输出的分子表征向量；根据所述属性标签和所述分子表征向量，确定所述图神经网络预测的第三损失值；根据所述第三损失值，对所述图神经网络的参数进行更新，得到训练好的分子属性预测模型；其中，所述图神经网络通过以下步骤进行预训练：获取图谱中各个节点之间的边特征数据；从所述节点中选取若干第一节点，并获取所述第一节点的节点特征数据；所述节点特征数据包括第一节点特征数据和第二节点特征数据；所述第一节点特征数据和所述第二节点特征数据具有的不同数据类型；将所述第一节点特征数据和所述边特征数据输入到图神经网络，得到所述图神经网络输出的第一节点表征向量；根据所述第二节点特征数据和所述第一节点表征向量，确定所述图神经网络对各个所述第一节点预测的第一损失值；根据所述第一损失值，对所述第一节点进行更新；根据更新后的第一节点的所述节点特征数据，对所述图神经网络进行训练。

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