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。