发明公开
- 专利标题： 利用图神经网络局部信息的知识图谱推理的分布式方法
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申请号： CN202310524720.7申请日： 2023-05-10
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公开(公告)号： CN116561340A公开(公告)日： 2023-08-08
- 发明人: 于艳华 , 李劼 , 杨胜利 , 赵梓皓 , 李振豪
- 申请人： 北京邮电大学
- 申请人地址： 北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学
- 专利权人： 北京邮电大学
- 当前专利权人： 北京邮电大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区西土城路10号北京邮电大学
- 代理机构： 北京新科华领知识产权代理事务所
- 代理商 王丽
- 主分类号： G06F16/36
- IPC分类号： G06F16/36 ; G06N5/04 ; G06N5/02
摘要：
本发明属于神经网络领域，提供一种利用图神经网络局部信息的知识图谱推理的分布式方法，通过切点方案加载图文件并通过Gemini负载均衡到不同机器上；在每台机器上执行prepare逻辑，找到整个子图的外围一跳邻居信息并构建mirror模式对象；将所述信息用于GAS训练。本发明本发明使GAS框架可以用于分布式环境中。GAS作为一个性能优异的分布式图计算框架，使GAS推广到分布式环境，可以把GAS的加速能力推广到大规模图中。