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龙图腾网获悉中国科学院计算机网络信息中心申请的专利一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120429657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510918572.6，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统及方法是由张馨尹;赵永华设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统及方法，属于计算机辅助药物检测技术领域，包括：采集模块获取药物化合物及三维结构数据，预处理模块构造图结构，节点嵌入学习模块通过图卷积和图自注意力机制学习节点特征，图交互建模模块基于t‑product进行图间节点交互，相似性矩阵学习模块预测图结构相似性分数，结果输出模块根据分数输出耐药性结果，本发明通过多视角张量建模、节点嵌入学习等技术，全面捕捉药物结构特征，提高预测准确性；端到端联合训练、多尺度卷积等手段提升计算效率；从原始数据出发的预处理和图结构构造，增强模型泛化能力；多语义视角的相似性矩阵为耐药性评估提供丰富信息。

本发明授权一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量增强图相似性的药物耐药性预测系统，其特征在于，包括： 采集模块，用于获取抗病毒药物的化合物及三维结构数据； 预处理模块，用于对所述抗病毒药物的化合物及三维结构数据进行预处理构造生成图结构； 节点嵌入学习模块，用于通过图卷积和图自注意力机制对所述图结构中的初始节点特征进行学习得到节点嵌入矩阵；在节点嵌入学习阶段引入注意力机制对活性基团加权； 图交互建模模块，用于基于t-product对所述节点嵌入矩阵构造多视角张量，并通过张量子空间学习进行图间节点交互，得到多个语义视角的相似性矩阵； 相似性矩阵学习模块，用于根据所述相似性矩阵预测所述图结构的相似性分数； 结果输出模块，用于基于所述相似性分数输出所述抗病毒药物的耐药性； 所述节点嵌入学习模块包括： 残差图卷积单元，用于通过聚合节点及邻接节点的特征，生成节点的局部嵌入矩阵；输出的局部嵌入矩阵表示为： ； 其中，表示添加自环的邻接矩阵，A为原始邻接矩阵，IN为N维单位矩阵；为对称归一化处理，为度矩阵，；为第l-1层的节点特征矩阵，为可训练权重矩阵，为非线性激活函数；Hl-1为残差项； 图注意力单元，用于通过多头自注意力机制捕捉节点间的依赖关系，并结合所述局部嵌入矩阵得到节点嵌入矩阵；节点嵌入矩阵表示为： ； 其中，，，分别表示第m个注意力头的查询、键和值矩阵，dk为键向量的维度缩放因子，为可学习的结构相关系数，为基于图拓扑结构的度矩阵偏置项； 所述图交互建模模块包括： 节点嵌入构造单元，用于基于t-product运算将图间节点对应的节点特征张成张量； 张量子空间学习单元，用于基于目标函数对所述张量进行约束得到自表达张量，并通过对各维度自表达张量进行累加，得到多个语义视角的相似性矩阵。

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