基于图神经网络的采样策略动态优化方法

本发明公开的属于图神经网络技术领域，具体为基于图神经网络的采样策略动态优化方法，包括具体步骤如下：S1，构建辅助图神经网络：设计一个图神经网络作为采样策略学习器，以构建辅助图神经网络；所述图神经网络包括图卷积网络、图注意力网络；S2，计算节点采样概率：将原始图数据输入到辅助图神经网络中，经过前向传播计算，得到每个节点的采样概率；其采样概率的计算基于辅助图神经网络对节点在图结构中的位置、与其他节点的连接关系以及节点自身特征的综合理解。本发明通过动态优化采样策略，能够显著提高图神经网络在大规模图数据上的训练效率，同时保持甚至提升模型在各类任务上的预测性能。