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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种面向图神经网络的基于块的图数据划分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：CN120086024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510560015.1，技术领域涉及：G06F9/50；该发明授权一种面向图神经网络的基于块的图数据划分方法及系统是由郭勇;涂银川;任怡;李宝;张建锋;王晓川;谭霜;余杰;王怡琦;毛恒;杨超;高振扬设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向图神经网络的基于块的图数据划分方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向图神经网络的基于块的图数据划分方法及系统，本发明方法包括确定图数据的分区数量；为图数据中的每个训练集节点构建邻域块；逐一处理每个训练集节点对应的邻域块，在每个训练集节点的处理过程中遍历所有分区，分别计算该训练集节点的邻域块中的所有训练集节点加入分区后用于实现训练集节点在各分区中的均衡分布的目标函数，并根据目标函数选择最优的分区；根据所有节点的分区分配方案，将图数据划分分区，将各分区部署到不同的计算节点上以用于进行图神经网络的训练。本发明旨在实现高效的图数据划分，在减少跨分区边数量的同时确保训练集节点在各分区中的均衡分布，提高分布式图神经网络训练效率和负载均衡性。

本发明授权一种面向图神经网络的基于块的图数据划分方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向图神经网络的基于块的图数据划分方法，其特征在于，包括下述步骤： S1，根据计算节点的数量确定图数据的分区数量； S2，为图数据中的每个训练集节点获取其邻居节点并构建邻域块； S3，逐一处理每个训练集节点对应的邻域块，在每个训练集节点的处理过程中遍历所有分区，分别计算该训练集节点的邻域块中的所有训练集节点加入分区后用于实现训练集节点在各分区中的均衡分布的目标函数，并根据目标函数选择最优的分区，最终确定所有节点的分区分配方案； S4，根据所有节点的分区分配方案，将图数据划分为多个子图并构建对应的分区，得到分区内节点及其边和特征信息； S5，将各分区部署到不同的计算节点上以用于进行图神经网络的训练； 步骤S3中用于实现训练集节点在各分区中的均衡分布的目标函数为关于跨分区边数量、节点规模和分区剩余节点容量的启发式函数，且该启发式函数与跨分区边数量正相关，与节点规模负相关，与分区剩余节点容量正相关； 步骤S3包括： S3.1，判断是否所有节点已划分完毕，若所有节点已划分完毕，则跳转步骤S4；否则，从图数据中遍历选择一个训练集节点作为当前节点，跳转步骤S3.2； S3.2，判断是否所有分区已遍历完毕，若所有分区已遍历完毕，则选择启发式函数的值最大的分区作为当前节点选择的分区，跳转步骤S3.1；否则，从图数据中遍历选择一个分区作为当前分区，跳转步骤S3.3； S3.3，计算当前节点加入当前分区后用于实现训练集节点在各分区中的均衡分布的目标函数；跳转步骤S3.2。

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