公开(公告)号：CN112070216A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202011052999.6

申请日：2020-09-29

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 黄鑫 ,  宋宪政 ,  王琳 ,  张大龙 ,  胡志洋

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于图计算系统训练图神经网络模型的方法及系统，所述图计算系统包括多个计算节点，所述多个计算节点中的每个包括图神经网络模型，应用于每个计算节点，所述方法包括：获取样本图中与所述计算节点匹配的目标样本节点的聚合特征信息；所述聚合特征信息聚合有所述目标样本节点的信息及基于所述多个计算节点的信息传播接收的其邻居样本节点的信息；利用所述图神经网络模型的输出层对所述聚合特征信息进行处理，得到所述目标样本节点的预测结果；基于所述预测结果和所述目标样本节点的标签，构建损失函数；基于所述损失函数进行反向传播，更新所述图神经网络模型；迭代执行上述步骤，直至所述图神经网络模型满足预设条件。

公开(公告)号：CN111291870B

公开(公告)日：2020-08-21

申请号：CN202010384220.4

申请日：2020-05-09

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 葛志邦 ,  胡志洋 ,  张大龙 ,  黄鑫 ,  宋宪政 ,  马其浩 ,  王琳

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本说明书实施例公开了一种图深度学习中高维稀疏特征的处理方法及系统。所述方法包括：获取至少一个样本，并确定图数据中与所述至少一个样本对应的子图；遍历所述子图，从所述子图的节点获取非零特征；从参数机器中获取与所述非零特征对应的映射参数；其中，所述参数机器为模型训练过程中存放模型参数的机器，所述映射参数为将所述非零特征对应的高维向量映射到低维向量时所使用的参数；训练神经网络模型，对所述非零特征对应的映射参数进行优化，得到训练好的神经网络模型。