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龙图腾网恭喜支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种图神经网络训练方法及装置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：CN113850381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202111081570.4，技术领域涉及：G06N3/09；该发明授权一种图神经网络训练方法及装置是由张屹綮设计研发完成，并于2021-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种图神经网络训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书一个或多个实施例提供一种图神经网络训练方法及装置，获取初始图数据后，计算获取的初始图数据中每两个节点之间的亲密度，亲密度大小反应了两个节点拓扑结构的相似度。通过亲密度大小，针对每个节点，按照亲密度从大到小的顺序，将用于更新该节点的节点构造成输入矩阵，并将每个节点的输入矩阵作为输入，每个节点的风险分类标签作为输出，根据每个节点的风险分类标签，训练图神经网络。这样，根据亲密度来筛选节点，更新节点所考虑的节点不仅局限于一阶邻域的节点，还可以考虑到高阶邻域上的节点，使得节点更新可以考虑全局信息，特征表征更加准确。

本发明授权一种图神经网络训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种图神经网络训练方法，所述方法包括：获取初始图数据；所述初始图数据为包含若干个节点和边且具有拓扑结构的图的数据，边表示两个节点之间的关系，所述关系包括交易关系；计算所述初始图数据中每两个节点之间的亲密度；所述亲密度的大小与所述亲密度对应的两个节点的拓扑结构相似度正相关；针对每个节点i，i＝1,2,3,...N，N为图中的节点总数，构建该节点的输入矩阵Hi，其中，输入矩阵的第1列对应于节点i的特征向量，第2～M列分别对应于：与节点i的亲密度由大到小排序的其他M-1个节点的特征向量；M为预设的小于等于N的自然数；以每个节点的输入矩阵作为输入，以每个节点的交易风险分类为输出，根据节点对应的交易风险分类标签，训练图神经网络；所述图神经网络用于对每个节点对应的用户的交易风险进行分类。

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