摘要
本发明提供一种提升图神经网络训练效率的方法、装置、设备和介质，所述方法的步骤包括构建论文共引关系网络，将论文共引关系建模为图结构数据作为图神经网络的输入；基于蒙特卡洛树搜索次模优化算法设计标注策略，完成关系网络的节点标注；选取图神经网络的训练集和测试集；将训练集输入分类模型，对图神经网络进行训练和分类，通过聚合节点的特征，学习节点的特征表示，得到训练好的图神经网络；将测试集输入训练好的图神经网络，进行图神经网络模型测试。实验结果表明，本发明的方法通过优化标注策略快速获取训练集的同时在多个典型数据集上显著提高了分类准确性，从而实现了图神经网络训练效率的提升，具有良好的应用前景。
