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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种基于骨架图的大规模图神经网络训练方法，涉及数据挖掘和深度学习技术领域。该方法首先针对训练数据集，计算各顶点的邻居相似度；然后根据邻居相似度将训练集划分为多个训练子集，并针对不同子集，采用不同方法去除冗余的顶点，得到训练数据集的骨架图；最后采用骨架图训练图神经网络模型。该方法大幅减少了数据集中存在的冗余信息，明显提高了模型的训练效率。此外本发明方法无需使用额外的神经网络模型，只需要单次执行去冗余算法就能够获得一个具有高信息密度的“骨架图”，该“骨架图”还能够被持久化存储并在此后的训练中重复使用。
主权项：1.一种基于骨架图的大规模图神经网络训练方法，其特征在于：针对训练数据集，计算各顶点的邻居相似度；根据邻居相似度将训练集划分为多个训练子集，然后针对不同子集，采用不同方法去除冗余的顶点，得到训练数据集的骨架图；最后采用骨架图训练图神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于骨架图的大规模图神经网络训练方法
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