(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210589159.6 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 中国农业银行股份有限公司 地址 100005 北京市东城区建国门内大街 69号 (72)发明人 张洁　丛鹏飞　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张思淼 (51)Int.Cl. G06F 9/50(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种资源分配的方法和相关装置 (57)摘要 本申请公开了一种资源分配的方法和相关 装置， 获取目标用户的第t时刻资源分配特征； 基 于目标用户与其他用户之间的关联拓扑结构图， 从其他用户中确定与 目标用户具有关联关系的 关联用户； 获取关联用户的第t时刻资源分配特 征； 根据目标用户的第t时刻资源分配特征、 关联 用户的第t时刻资源分配特征和目标图注意力网 络模型， 获得目标用户的第t+1时刻资源分配特 征； 目标图注 意力网络模型是根据关联拓扑结构 图和关联拓扑结构图中各个用户的多个历史时 刻资源使用数量训练预设图注 意力网络得到的； 按照预设转换方式将目标用户的第t+1时刻资源 分配特征转换为第t+1时刻资源分配数量。 该方 法使得目标用户的第t+1时刻资源分配数量更加 准确。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 114968582 A 2022.08.30 CN 114968582 A 1.一种资源分配的方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标用户的第t时刻资源分配特 征； t为正整数， t≥1； 基于所述目标用户与其他用户之间的关联拓扑结构图， 从所述其他用户中确定与目标 用户具有关联关系的关联用户； 获取所述关联用户的第t时刻资源分配特 征； 根据所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t时刻资源分配特征和 目标图注 意力网络模型， 预测所述目标用户的第t+1时刻资源分配特征； 所述目标图注 意力 网络模型是根据所述关联拓扑结构图和所述关联拓扑结构图中各个用户的多个历史时刻 资源使用数量， 训练预设图注意力网络得到的； 按照预设转换方式， 将所述目标用户的第t+1时刻资源分配特征转换为所述目标用户 的第t+1时刻资源分配数量。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标用户的第t时刻资源分 配特征、 所述关联用户的第t时刻资源分配特征和目标图注 意力网络模型， 预测所述目标用 户的第t+1时刻资源分配特 征， 包括： 基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t时刻资源分配特征和 所述目标图注意力网络模型中注意力机制函数， 确定所述目标用户与所述关联用户之 间的 第t时刻相关系数； 基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t时刻资源分配特征和 所述第t时刻相关系数， 预测所述目标用户的第t+1时刻资源分配特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述目标用户的第t时刻资源分 配特征、 所述关联用户的第t 时刻资源分配特征和所述 目标图注意力网络模型中注意力机 制函数， 确定所述目标用户与所述关联用户之间的第t时刻相关系数， 包括： 基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t时刻资源分配特征、 线性变换矩阵和所述注意力机制函数， 确定所述 目标用户与所述关联用户之间的第t 时刻 注意力系数； 对所述第t时刻注意力系数进行正则化处理和归一化处理， 获得所述第t时刻相关系 数。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标图注意力网络模型的训练步骤： 获取所述关联拓扑结构图和所述关联拓扑结构图中各个用户的多个历史时刻资源使 用数量； 基于所述关联拓扑结构图中各个用户的多个历史时刻资源使用数量， 确定多个历史时 刻资源使用特 征； 将所述多个历史时刻 资源使用特征中第q时刻资源使用特征和所述关联拓扑结构图输 入所述预设图注意力网络， 输出所述多个历史时刻资源使用特征中第q+1时刻资源使用特 征对应的第q+1时刻预测资源分配特 征； q为正整数， q≥1； 基于所述第q+1时刻预测资源分配特征、 所述第q+1时刻资源使用特征和所述预设图注 意力网络的预设损失函数， 以最小化所述预设损失函数训练所述预设图注意力网络的网络 参数； 将训练完成的预设图注意力网络确定为所述目标图注意力网络模型。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114968582 A 25.根据权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述预设损失函数包括均方误差函数。 6.一种资源分配的装置， 其特征在于， 包括： 第一获取单元、 确定单元、 第二获取单元、 预测单元和转换 单元； 第一获取 单元， 用于获取目标用户的第t时刻资源分配特 征； t为正整数， t≥1； 确定单元， 用于基于所述目标用户与其他用户之间的关联拓扑结构图， 从所述其他用 户中确定与目标用户具有关联关系的关联用户； 第二获取 单元， 用于获取 所述关联用户的第t时刻资源分配特 征； 预测单元， 用于根据所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t时刻 资源分配特征和目标图注意力网络模 型， 预测所述目标用户的第t+1时刻资源分配特征； 所 述目标图注意力网络模型是根据所述关联拓扑结构图和所述关联拓扑结构图中各个用户 的多个历史时刻资源使用数量， 训练预设图注意力网络得到的； 转换单元， 用于按照预设转换方式， 将所述目标用户的第t+1时刻资源分配特征转换为 所述目标用户的第t+1时刻资源分配数量。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述预测单元包括： 确定子单元和预测子 单元； 所述确定子单元， 用于基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第 t时刻资源分配特征和所述 目标图注意力网络模型中注意力机制函数， 确定所述 目标用户 与所述关联用户之间的第t时刻相关系数； 所述预测子单元， 用于基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第 t时刻资源分配特征和所述第t时刻相关系数， 预测所述目标用户的第t+1时刻资源分配特 征。 8.根据权利要求7所述的装置， 其特征在于， 所述确定子单元包括确定模块和处理模 块； 所述确定模块， 用于基于所述目标用户的第t时刻资源分配特征、 所述关联用户的第t 时刻资源分配特征、 线性变换矩阵和所述注意力机制函数， 确定所述 目标用户与所述关联 用户之间的第t时刻注意力系数； 所述处理模块， 用于对所述第t时刻注意力系数进行正则化处理和归一化处理， 获得所 述第t时刻相关系数。 9.一种计算机设备， 其特 征在于， 所述计算机设备包括处 理器以及存 储器： 所述存储器用于存 储程序代码， 并将所述 程序代码传输给 所述处理器； 所述处理器用于根据 所述程序代码中的指令执行权利要求1 ‑5任一项所述的资源分配 的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质用于存储程序代 码， 所述程序代码用于执 行权利要求1 ‑5任一项所述的资源分配的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114968582 A 3