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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和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：CN120387493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510845554.X，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和介质是由谢正;宋伊萍;李建平;孟宪磊;段润凡;王琦设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和介质，所述方法的步骤包括构建论文共引关系网络，将论文共引关系建模为图结构数据作为图神经网络的输入；基于蒙特卡洛树搜索次模优化算法设计标注策略，完成关系网络的节点标注；选取图神经网络的训练集和测试集；将训练集输入分类模型，对图神经网络进行训练和分类，通过聚合节点的特征，学习节点的特征表示，得到训练好的图神经网络；将测试集输入训练好的图神经网络，进行图神经网络模型测试。实验结果表明，本发明的方法通过优化标注策略快速获取训练集的同时在多个典型数据集上显著提高了分类准确性，从而实现了图神经网络训练效率的提升，具有良好的应用前景。

本发明授权提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种提升图神经网络训练效率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤110，基于论文的共引关系构建节点的关系网络，将节点及节点之间的关系建模为图结构，作为图神经网络的输入；每篇论文作为图结构的一个节点，两篇论文之间存在共引关系则建立图结构的一条边，共引次数作为边的权重； 步骤120，设计标注策略，通过将关系网络中节点的标注过程转化为基数约束的次模函数优化问题，并采用基于蒙特卡洛树搜索的次模优化算法，对次模函数优化问题求解，完成节点的标注，包括： 步骤121，将标注过程中最大化标记节点邻域内的节点并集数量的决策策略，转化为一个具有基数约束的次模函数优化问题，包括： 对关系网络的节点集中的任意子集，定义的覆盖函数： ； 其中，表示节点的覆盖邻域，节点的覆盖邻域是指该节点在信息传播过程中能够感知或覆盖的邻居范围，用于决定节点最终的特征表示会融合多少跳的邻居信息；算子用于定义集合的基数；所述覆盖函数是次模函数，具有次模性； 对覆盖函数的自变量限定基数约束条件：，将标注决策的问题转化为最大化具有基数约束的次模函数的优化问题： ； 步骤122，采用基于蒙特卡洛树搜索的次模优化算法对次模函数优化问题进行求解，通过制定基于蒙特卡洛树搜索框架适配的算法过程，设计标注策略，完成对图结构中节点的标注； 步骤130，利用所述标注策略，从所有节点中按设定比例选取节点数据进行标注，分别获取图神经网络的训练集和测试集； 步骤140，将训练集输入图神经网络的分类模型，对图神经网络进行训练和分类，通过聚合节点的特征，学习更丰富的基于关系网络的论文分类特征表示，得到训练好的图神经网络； 步骤150，将测试集输入训练好的图神经网络，对图神经网络进行模型测试。

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