一种大规模图节点分类模型的训练方法、系统、计算机设备及计算机程序产品

本申请适用于图数据处理技术领域，提供了一种大规模图节点分类模型的训练方法、系统、计算机设备及计算机程序产品，包括：对目标大规模图数据进行切割，得到目标子图集，基于目标子图集对不变性促进模型IFM进行训练；基于不变性损失函数计算损失并进行反向传播，以更新不变性促进模型IFM参数；返回对不变性促进模型IFM进行训练的步骤，直至达到预设迭代训练终止条件；输出不变性促进模型IFM。本申请通过对目标大规模图数据进行切割，并基于IFM进行迭代训练，实现在较低计算资源条件下对大规模图节点分类模型的训练，且训练得到的不变性促进模型IFM对计算资源的要求更低。