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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
摘要：本发明提供了一种基于异构图神经网络的异构图数据加速处理方法，所述方法执行特征映射计算步骤、以及语义融合计算步骤以完成异构图数据的处理，其中，在邻居聚合计算步骤中，基于映射后的子图中目标节点和各个源节点的特征向量对该子图进行剪枝计算以筛选出该子图中对目标节点符合预设重要性要求的多个源节点，并基于映射后的目标节点和筛选出的各个源节点的特征向量执行邻居聚合计算以得到子图中目标节点对应的结构特征向量。本发明的方案能够在保证异构图神经网络准确地捕捉图数据中的重要信息的同时减小异构图神经网络处理异构图数据过程中的计算复杂度和片外访存带宽的需求，从而提高异构图神经网络处理异构图数据时的执行效率。
主权项：1.一种基于异构图神经网络的异构图数据加速处理方法，所述异构图神经网络用于对异构图数据对应的语义图依次执行特征映射、邻居聚合、语义融合的计算以完成异构图数据的处理，其中，语义图中包括多条有向边，每条有向边由源节点指向目标节点，且语义图中包括多个子图，每个子图由一个目标节点和指向该目标节点的多个源节点构成，其特征在于，所述方法包括对每个子图执行如下步骤以完成处理：特征映射计算步骤，对子图中目标节点和各个源节点分别执行特征映射计算以得到映射后的子图中目标节点和各个源节点的特征向量；邻居聚合计算步骤，基于映射后的子图中目标节点和各个源节点的特征向量对该子图进行剪枝计算以筛选出该子图中对目标节点符合预设重要性要求的多个源节点，并基于映射后的目标节点和筛选出的各个源节点的特征向量执行邻居聚合计算以得到子图中目标节点对应的结构特征向量；语义融合计算步骤，对子图中目标节点对应的结构特征向量执行语义融合计算以得到子图中目标节点对应的语义融合特征从而完成异构图数据的处理。
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权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种基于异构图神经网络的异构图数据加速处理方法
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