[发明专利]用于并行处理信息的方法和装置

说明书

本申请实施例公开了用于并行处理信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：检测图神经网络所处理的图结构中是否存在源节点向目标节点发送信息；响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引，其中，目标信息是基于源节点的特征、目标节点的特征和所发送的信息确定出的，索引用于对目标信息序列进行分组；利用索引，对目标信息序列进行分组；对各组目标信息进行并行处理。该实施方式可以对图神经网络中的信息进行并行处理，提高了图神经网络的训练速度以及预测速度。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于并行处理信息的方法和装置。

背景技术

图神经网络(Graph Neural Network，GNN)是处理图结构的神经网络。目前，图神经网络在社交网络、知识图谱、推荐系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。由于图神经网络在对图节点之间的依赖关系进行建模中具有强大功能，使得与图分析相关的研究领域取得了突破。

发明内容

本申请实施例提出了用于并行处理信息的方法和装置。

第一方面，本申请实施例提供了一种用于并行处理信息的方法，包括：检测图神经网络所处理的图结构中是否存在源节点向目标节点发送信息；响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引，其中，目标信息是基于源节点的特征、目标节点的特征和所发送的信息确定出的，索引用于对目标信息序列进行分组；利用索引，对目标信息序列进行分组；对各组目标信息进行并行处理。

在一些实施例中，响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引，包括：响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，按照接收信息的各个目标节点的节点编号由小到大的顺序对各条信息进行排序，其中，节点编号以数值的形式进行表征；针对各条信息中的每条信息，将该条信息、该条信息所来源的源节点的特征和该条信息所发往的目标节点的特征输入到预设的发送函数中，得到该条信息对应的目标信息；按照各条信息的排序结果，对各条目标信息进行排序，生成并记录目标信息序列。

在一些实施例中，响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引，包括：基于各个目标节点所接收到的信息的长度，生成针对目标信息序列的索引，记录索引。

在一些实施例中，在对各组目标信息进行并行处理之后，该方法还包括：针对各组目标信息中的每组目标信息，将对该组目标信息进行并行处理后的处理结果与该组目标信息对应的目标节点的节点标识进行关联存储。

在一些实施例中，在针对各条信息中的每条信息，将该条信息、该条信息所来源的源节点的特征和该条信息所发往的目标节点的特征输入到预设的发送函数中，得到该条信息对应的目标信息之后，该方法还包括：将目标信息与对应的目标节点的节点标识进行关联存储。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于并行处理信息的装置，包括：检测单元，被配置成检测图神经网络所处理的图结构中是否存在源节点向目标节点发送信息；记录单元，被配置成响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引，其中，目标信息是基于源节点的特征、目标节点的特征和所发送的信息确定出的，索引用于对目标信息序列进行分组；分组单元，被配置成利用索引，对目标信息序列进行分组；处理单元，被配置成对各组目标信息进行并行处理。

在一些实施例中，记录单元进一步被配置成通过如下方式响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，生成并记录目标信息序列和针对目标信息序列的索引：响应于检测到存在源节点向目标节点发送信息，按照接收信息的各个目标节点的节点编号由小到大的顺序对各条信息进行排序，其中，节点编号以数值的形式进行表征；针对各条信息中的每条信息，将该条信息、该条信息所来源的源节点的特征和该条信息所发往的目标节点的特征输入到预设的发送函数中，得到该条信息对应的目标信息；按照各条信息的排序结果，对各条目标信息进行排序，生成并记录目标信息序列。