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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘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：CN120706468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510823301.2，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权一种基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法是由罗琦;谢珍真;陈颖;梁家泉;赵月;王简设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法，属于计算机系统模型技术领域，该基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法包括接收输入超图和划分数，对所述超图中的每条超边计算超边大小；按照所述超边大小对所述超图中的所述超边进行降序排序；选择排序后占比前百分之四十的所述超边作为核心超边集合，将剩余所述超边作为随机超边集合；将所述核心超边集合分配至每个子图，并将所述随机超边集合均匀且无重叠地分配至所述子图中；初始化所述子图中的节点特征，所述节点特征用于表示节点的初始状态信息；本发明能够解决现有的超图神经网络方法在处理大规模超图时存在计算效率低下的问题。

本发明授权一种基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法在权利要求书中公布了：1.一种用于细菌耐药性分析的基于超边大小选择和覆盖率聚合的超图遗忘方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、接收输入细菌代谢网络超图和划分数，对所述细菌代谢网络超图中代表代谢反应的每条超边计算超边大小； S20、按照所述超边大小对所述细菌代谢网络超图中的所述超边进行降序排序； S30、选择排序后占比前百分之四十的所述超边作为核心超边集合，将剩余所述超边作为随机超边集合； S40、将所述核心超边集合分配至每个子图，并将所述随机超边集合均匀且无重叠地分配至所述子图中； S50、初始化所述子图中的节点特征，所述节点特征用于表示代谢物节点的初始状态信息，所述初始状态信息包括代谢物浓度和分子量； S60、采用超图神经网络对每个所述子图进行独立训练，通过逐层特征传播更新所述节点特征，得到每个所述子图的最终节点特征； S70、计算每个所述子图中的节点覆盖率，所述节点覆盖率为所述子图中的节点数量与所述细菌代谢网络超图中的节点数量的比值； S80、基于所述节点覆盖率计算每个所述子图的权重； S90、根据所述权重对每个所述子图的所述最终节点特征进行加权聚合，生成用于识别细菌耐药机制的代谢通路预测输出。

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