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龙图腾网获悉东北大学申请的专利面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法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：CN119622043B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411826335.9，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法是由孙晴;王泰博;吕花璐;谷峪;宋振设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法在说明书摘要公布了：本发明提供面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法，涉及分布式动态图神经网络训练、图划分技术领域。该方法具体包括：获取若干个连续的原始快照并构建原始快照集合；采用二阶构建次数还原策略对原始快照集合进行还原，计算原始快照集合中每个原始快照的总使用次数；采用基于频率的自适应快照保留策略从原始快照集合保留部分原始快照，并构建包含被保留的原始快照中所有边的加权合并图，再采用现有的静态图划分算法对加权合并图进行图划分，得到原始快照集合的划分结果。本发明有效且高效地支持高质量的大规模离散时间动态图数据划分操作，从而减少跨节点通信开销，进一步提升大规模分布式动态图神经网络系统的训练效率。

本发明授权面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法在权利要求书中公布了：1.面向分布式动态图神经网络训练的图数据划分方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取若干个连续的原始快照并构建原始快照集合； 采用二阶构建次数还原策略对原始快照集合进行还原，计算原始快照集合中每个原始快照的总使用次数； 步骤I-1：设置滑动窗口的长度和edge-life转换技术的时间跨度，将原始快照集合中原始快照数量记为，并采用edge-life转换技术将个原始快照转换为个快照； 其中所述采用edge-life转换技术将个原始快照转换为个快照的方法为：基于设置好的edge-life转换技术的时间跨度，对于任意原始快照，edge-life转换技术通过将该原始快照的边保留至后续的个原始快照，形成快照；其中每个快照由多个原始快照组成，滑动窗口内包含多个快照； 步骤I-2：对于任意快照，计算滑动窗口内快照的使用次数，并根据所有快照的使用次数构建一阶次数还原数组；其中表示快照的索引，且的取值为区间内的任意整数； 步骤I-3：基于一阶次数还原数组，对于任意快照，利用edge-life转换技术的时间跨度分别计算快照中每个原始快照的使用次数，并根据所有快照中各原始快照的使用次数构建二阶次数还原矩阵；所述二阶次数还原矩阵的行用于表示在特定的快照中每个原始快照的使用次数；所述二阶次数还原矩阵的列用于表示一个原始快照在各快照中的使用次数； 步骤I-4：分别对二阶次数还原矩阵的每一列进行求和，得到每个原始快照的总使用次数； 根据原始快照集合中每个原始快照的总使用次数，采用基于频率的自适应快照保留策略从原始快照集合保留部分原始快照，并构建包含被保留的原始快照中所有边的加权合并图，再采用静态图划分算法对加权合并图进行图划分，得到原始快照集合的划分结果； 步骤Ⅱ-1：基于原始快照集合中每个原始快照的总使用次数，统计原始快照集合中原始快照的最高使用次数并记为，并统计使用次数为的原始快照的数量，再根据和计算阈值； 所述阈值表示为： ； 其中表示用于筛选原始快照的阈值；表示向上取整操作； 步骤Ⅱ-2：利用阈值计算原始快照保留区间的起始位置和结束位置；其中表示位于起始位置的原始快照；表示位于结束位置的原始快照； 步骤Ⅱ-3：根据原始快照保留区间从原始快照集合中划分出需要保留的原始快照，通过对所有划分出的原始快照中的边进行合并来构建包含被保留的原始快照中所有边的加权合并图； 步骤Ⅱ-4：采用静态图划分算法对加权合并图进行图划分，得到原始快照的划分结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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