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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于子图生成的可信子图挖掘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：CN116631538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310585599.9，技术领域涉及：G16C20/50；该发明授权一种基于子图生成的可信子图挖掘方法是由刘立;万鹏宇;崔诗易;张遥;贺康佳设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子图生成的可信子图挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于子图生成的可信子图挖掘方法，包括：随机选择药物分子图结构，使用广度优先搜索采样I个第一分子关系子图，对每个第一分子关系子图生成对应的负例子图；利用图神经网络GraphSAGE将正负样本编码到有序向量空间，同时通过损失函数进行训练得到图嵌入生成模型；使用贪心策略逐个添加节点生成目标子图，再将目标子图输入预训练的GNN图分类模型中，筛选出使得模型预测为目标类的概率最大的目标子图做为可信子图；本发明能找到使GNN图分类模型预测为某个目标类时概率最大的可信子图，辅助相关领域的人员进行决策，例如药物发现等工作。

本发明授权一种基于子图生成的可信子图挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子图生成的可信子图挖掘方法，其特征在于，具体包括： S1：获取药物分子图结构数据集，所述药物分子图结构数据的拓扑结构表示为Gi＝Vi,Ei,Xi,Ai，其中，Gi表示第i个药物分子图结构，Vi表示Gi中的原子节点集合，Ei表示Gi中的边集即分子中原子之间的化学键集合，Xi表示Gi中原子的特征矩阵，Ai表示Gi的邻接矩阵； S2：在药物分子图结构中随机选择I个节点作为锚节点；以每一个锚节点为起始节点，使用广度优先搜索采样锚节点的d跳邻居节点，得到I个第一分子关系子图； S2：将I个第一分子关系子图作为正例子图，并对每个正例子图生成对应的B个负例子图； S3：将I个正例子图和每个正例子图对应的B个负例子图分别输入图神经网络GraphSAGE进行图嵌入得到I个正例子图的图嵌入和每个正例子图对应的B个负例子图的图嵌入；根据I个正例子图的图嵌入和每个正例子图对应的B个负例子图的图嵌入设计图神经网络GraphSAGE的损失函数，以损失函数最小为优化目标通过反向传播机制对图神经网络GraphSAGE进行训练，收敛后得到图嵌入生成模型； S5：将药物分子图结构数据集中的药物分子图结构输入训练好的GNN分类模型，得到被GNN分类模型预测为目标类c的K个目标分子关系图； S6：在目标分子关系图中随机选择一个节点vk，1作为起始节点；初始化目标子图gk,1＝{vk，1}，将gk,1输入图嵌入生成模型得到图嵌入zk,1；第t步，依次从gk,t-1的邻居节点集中采样候选节点vk，t，得到M个候选子图，m∈{1,2，...，m，...，M}，M表示gk,t-1的邻居节点的数量；依次将M个候选子图gmk,t输入图嵌入生成模型中得到每个候选子图对应的图嵌入Zmk,t；根据每个候选子图gmk,t的图嵌入Zmk,t使用评分函数计算候选子图gmk,t的得分值，选择得分值最小的候选子图gmk,t作为目标子图gk,t，直到t＝T步时，得到K个目标子图gk,T； S7：将K个目标子图gk,T分别输入GNN分类模型，选择分类为目标类c的概率最高的目标子图作为目标类c对应的可信子图。

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