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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法及系统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：CN116484979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310252364.8，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法及系统是由方鹏;王芳;冯丹;施展;李真理;尹伟设计研发完成，并于2023-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法及系统，包括：从图数据中执行多阶邻近性感知的流式图划分策略，使用动态负载约束来确保各计算节点间的负载均衡；进而通过以增量信息为中心的计算机制，确保对随机游走生成路径的信息有效性进行动态衡量且以常量级在各计算节点间进行消息通信；通过分布式Skip‑Gram学习模型来生成顶点的嵌入向量，具体地，利用全局词向量矩阵和本地缓存器实现顶点向量的访问和更新操作，以改善访问局部性和减少训练更新期间产生的缓存抖动；然后通过多窗口共享负样本计算机制以充分利用CPU的硬件资源；利用基于热点词块的同步机制以保证在分布式环境下高效地进行参数同步。本发明高效且有效地表征图数据信息。

本发明授权一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向信息驱动的分布式图表示学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取社交网络图数据；所述社交网络图数据中的顶点代表用户，边代表用户之间存在社交关系； 对所述社交网络图数据进行多阶邻近性感知的流式划分，将其划分到多个计算节点；所述多阶邻近性感知的流式划分指根据最大度深度优先搜索遍历方式对图数据中的顶点进行遍历，考虑顶点在各个计算节点中的邻居数量和顶点与各个计算节点中顶点共同邻居的数量，以将具有相似特征的顶点划分到同一个计算节点，且对每个计算节点进行动态负载约束，以保证多个计算节点负载均衡； 每个计算节点根据混合属性感知的随机游走策略在其分到的图数据中随机选取一个顶点作为起点，并以增量信息为中心的计算机制从起点开始进行随机游走，以生成每个顶点的路径信息；所述以增量信息为中心的计算机制指基于当前路径长度、当前路径信息熵值、顶点加入游走路径后在路径中出现的次数、当前路径的信息熵均值、长度均值、信息熵与路径长度乘积的均值、信息熵平方均值以及路径长度平方均值迭代计算加入一个新顶点后得到的新路径的信息熵与路径长度的决定系数，以决定以某顶点为起点的随机游走是否结束； 将每个计算节点所生成的游走路径输入到分布式Skip-Gram学习模型，学习每个用户的向量表示；Skip-Gram学习模型在训练过程中为当前训练的文本生成本地缓存器，待当前训练的文本学习完成后再在全局词向量矩阵中更新，提升数据访问局部性且避免多线程学习过程中引发缓存抖动，且在一个线程上同时训练多条文本，以充分利用CPU硬件资源，以及采用基于热点词块的同步机制，保证热点词被更新，缓解通信带宽压力，提高训练效率。

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