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龙图腾网获悉深圳前海微众银行股份有限公司申请的专利基于图神经网络的业务预测模型训练方法、设备及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：CN117077766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311101684.X，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权基于图神经网络的业务预测模型训练方法、设备及介质是由范涛;杨强设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的业务预测模型训练方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的业务预测模型训练方法、设备、存储介质及程序产品，包括：将训练样本在第一参与方设备中的第一业务关系图数据输入至第一底层网络进行处理，得到第一隐层输出；基于第一隐层输出和第二参与方设备中的第二隐层输出以及聚合层网络的网络参数进行安全矩阵乘法计算，以供第二参与方设备确定聚合层网络的聚合输出结果；联合第二参与方设备基于所述聚合输出结果的第一梯度值进行梯度反向传播，对图神经网络中的各个网络参数进行多轮更新后得到业务预测模型。本发明实现采用纵向联邦学习实现基于图神经网络的业务预测模型的训练方案，以保证数据隐私安全。

本发明授权基于图神经网络的业务预测模型训练方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的业务预测模型训练方法，其特征在于，所述方法应用于参与纵向联邦学习的第一参与方设备，图神经网络包括第一底层网络、第二底层网络、聚合层网络和顶层网络，所述第一底层网络部署于所述第一参与方设备，所述第二底层网络和所述顶层网络部署于参与纵向联邦学习的第二参与方设备，所述方法包括以下步骤： 将训练样本在所述第一参与方设备中的第一业务关系图数据输入至所述第一底层网络进行处理，得到第一隐层输出； 基于所述第一隐层输出和所述第二参与方设备中的第二隐层输出以及所述聚合层网络的网络参数进行安全矩阵乘法计算，以供所述第二参与方设备确定所述聚合层网络的聚合输出结果，其中，所述第二隐层输出由所述第二参与方设备将所述训练样本在所述第二参与方设备中的第二业务关系图数据输入至所述第二底层网络进行处理得到； 联合所述第二参与方设备基于所述聚合输出结果的第一梯度值进行梯度反向传播，更新所述第一底层网络、所述第二底层网络、所述聚合层网络和所述顶层网络，以对所述图神经网络中的各个网络参数进行多轮更新后得到业务预测模型，所述业务预测模型用于对业务对象的业务关系图数据进行处理，得到业务预测结果；其中，所述第一梯度值由所述第二参与方设备基于所述图神经网络的误差进行梯度反向传播确定，所述误差由所述第二参与方设备将所述聚合输出结果输入到所述顶层网络进行处理得到所述图神经网络关于所述训练样本的最终输出结果后，基于所述最终输出结果和所述训练样本的标签数据确定得到； 所述聚合层网络的网络参数包括第一聚合参数和第二聚合参数，所述基于所述第一隐层输出和所述第二参与方设备中的第二隐层输出以及所述聚合层网络的网络参数进行安全矩阵乘法计算，以供所述第二参与方设备确定所述聚合层网络的聚合输出结果的步骤包括： 基于所述第一参与方设备中的所述第一隐层输出、所述第一聚合参数的第一参数分片和所述第二聚合参数的第二参数分片，联合所述第二参与方设备中的第二隐层输出、所述第一聚合参数的第三参数分片和所述第二聚合参数的第四参数分片进行安全矩阵乘法计算，以供所述第二参与方设备确定所述聚合层网络的聚合输出结果。

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