图神经网络的训练方法及装置

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摘要

本说明书实施例提供一种图神经网络的训练方法。该方法包括：先获取关系网络图，其中包括对应多个业务对象的多个对象节点；接着，针对各个对象节点，将其节点特征与其邻居节点的节点特征进行融合，得到该对象节点的融合特征，该多个对象节点对应的多个融合特征形成融合特征矩阵；利用所述图神经网络对所述关系网络图进行图嵌入处理，得到该多个对象节点对应的多个嵌入向量，该图神经网络中包括激活函数，并基于该多个嵌入向量，确定多个预测结果；并且，确定该融合特征矩阵经过该激活函数处理前后的乘积矩阵；基于该乘积矩阵、多个预测结果和业务标签，确定该图神经网络中参数的训练梯度,进而基于该训练梯度，更新该图神经网络中的参数。

基本信息

专利标题：

图神经网络的训练方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112766500A

申请号：

CN202110177564.2

公开（公告）日：

2021-05-07

申请日：

2021-02-07

授权号：

CN112766500B

授权日：

2022-05-17

发明人：

李群伟

申请人：

支付宝（杭州）信息技术有限公司

申请人地址：

浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11

代理机构：

北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：

陈婧玥

优先权：

CN202110177564.2

主分类号：

G06N3/08

IPC分类号：

G06N3/08 G06N3/04