哈尔滨工业大学刘明义获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统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：CN118538312B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202410655411.8，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统是由刘明义;朱业琪;王忠杰;于爽;江天宇设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统，包括：通过对节点的邻域进行采样，构造出了每个节点的子结构特征，这些特征能够显式地参与图神经网络的消息传递中，一方面使得方法不强制依赖于节点级特征，另一方面使得方法具备了捕获潜在的异常子结构的能力，进一步地，使方法在异常化合物检测问题上比现存方法拥有更优秀的准确率。
本发明授权一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对化合物结构图网络中的多规模子结构采样，获得不同长度的游走序列；统计所述游走序列中不重复节点的个数并拼接，获得节点的子结构特征；利用L2范数对所述子结构特征进行标准化；使用LeakyReLU对标准化后的所述子结构特征进行激活；将激活后的所述子结构特征与节点级特征进行特征融合；通过邻接矩阵与融合后的特征进行矩阵乘法，获得一次局部的特征聚合，将聚合的特征通过GraphSage进行多跳特征聚合，获得所有节点表示；对学习到的节点表示通过图结构进行设定的约束，获得重构损失；基于节点表示，通过图读出函数得到图级表示；对所述图级表示进行分类，获得异常因素评分，基于所述异常因素评分，获得标签损失；将所述重构损失和所述标签损失联合优化，构建化合物异常检测模型；基于所述化合物异常检测模型，实现待测化合物的异常检测任务；对化合物结构图网络中的多规模子结构采样，获得不同长度的游走序列的方法包括：通过Node2vec方法，将图中每个节点作为起始节点进行多次不同长度的有偏随机游走，获得不同长度的游走序列。
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