面向Non-IID图数据的多任务图分类模型构建方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，揭露了面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建方法，包括：客户端获取本地图数据，并对本地图数据配置混合图神经网络模型；利用混合图神经网络模型对所述本地图数据的分类预测，得到本地图数据的图预测结果，并提取当前混合图神经网络模型的融合层参数，并将融合层参数上传至中央服务器；中央服务器接收混合图神经网络模型中融合层参数，并利用聚合函数将所述融合层参数进行聚合，得到聚合融合层参数，中央服务器将聚合融合层参数分发至所述客户端。本发明还提出一种面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建系统。本发明可以提高面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建的准确率以及泛化能力。

《面向Non-IID图数据的多任务图分类模型构建方法及系统》是一发明专利，专利号为 2023116848804，当前法律状态为已下证，由重庆大学提出申请，发明人为胡春强;张程曦;张今革;邓绍江;夏晓峰;蔡斌，申请日期为2023-12-07，公开（公告）日期为2024-07-16，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/24 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能、知识图谱、社交网络分析、AI模型训练、学术网络分析、金融风控、数据分析、数据挖掘。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及人工智能技术领域，揭露了面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建方法，包括：客户端获取本地图数据，并对本地图数据配置混合图神经网络模型；利用混合图神经网络模型对所述本地图数据的分类预测，得到本地图数据的图预测结果，并提取当前混合图神经网络模型的融合层参数，并将融合层参数上传至中央服务器；中央服务器接收混合图神经网络模型中融合层参数，并利用聚合函数将所述融合层参数进行聚合，得到聚合融合层参数，中央服务器将聚合融合层参数分发至所述客户端。本发明还提出一种面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建系统。本发明可以提高面向Non‑IID图数据的多任务图分类模型构建的准确率以及泛化能力。

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