中国人民大学张峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于图神经网络压缩的数据处理方法、系统、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：CN120706490B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510763445.3，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权一种基于图神经网络压缩的数据处理方法、系统、设备和介质是由张峰;陈政;杜小勇设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图神经网络压缩的数据处理方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络压缩的数据处理方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：获取历史数据集并进行预处理，得到图结构数据集；基于图结构数据集，采用混合训练方法对预先构建的图神经网络模型进行加速训练，得到训练好的图神经网络模型；利用训练好的图神经网络模型对目标图结构进行处理，得到数据处理结果。本发明采用混合训练方法对预先构建的图神经网络模型进行训练，基于分层压缩方法对图神经网络模型进行加速训练，使其快速收敛；然后切换到未压缩的常规训练模式对图神经网络模型的参数进行微调，实现了更快的收敛速度和最佳的准确性，本发明可以广泛应用于大数据处理领域。
本发明授权一种基于图神经网络压缩的数据处理方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络压缩的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史数据集并进行预处理，得到图结构数据集； 基于图结构数据集，采用混合训练方法对预先构建的图神经网络模型进行加速训练，得到训练好的图神经网络模型，包括： 对给定图结构进行压缩，并将生成的压缩图结构应用于图神经网络模型的传播算子，得到基于压缩的传播算子； 对节点特征进行压缩，并将生成的压缩特征应用于图神经网络模型的转换算子，得到基于压缩的转换算子； 根据实际需求对得到的基于压缩的传播算子和转换算子进行排列，得到初步训练完成的图神经网络模型； 采用常规训练模式，对初步训练完成的图神经网络模型进行微调，得到训练好的图神经网络模型； 利用训练好的图神经网络模型对目标图结构进行处理，得到数据处理结果。
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