我院2023级硕士研究生赵德奎同学的论文“KGCL:Knowledge-Enhanced Graph Contrastive Learning for Retrosynthesis Prediction Based on Molecular Graph Editing”被国际会议IJCAI2025接收。赵德奎同学2023年进入AI4Science研究团队攻读软件工程专业硕士学位，指导老师是杨凤芹副教授。

会议简介：国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, 简称为IJCAI）是人工智能领域中最主要的学术会议之一，CCF推荐A类会议。

作者顺序：杨凤芹，赵德奎，邱浩轩，李亦菲，付治国

通讯作者：付治国

论文概述：

逆合成分析旨在预测目标分子对应的反应物，是药物发现中的关键任务。基于分子图编辑的逆合成预测方法因其优异的可解释性已受到广泛关注。现有方法在学习分子表征时未能有效整合化学知识。针对这一问题，本研究提出一种知识增强的图对比学习模型（KGCL），该模型通过从化学知识图谱中检索官能团嵌入，并利用注意力机制将其融合到产物分子的原子嵌入中。此外，我们引入图对比学习策略，通过图编辑操作生成增强样本来优化分子图编码器。在USPTO-50K数据集上，本方法在top-1准确率和top-1往返准确率指标上分别超越强基线方法Graph2Edits 1.6%和3.2%；在USPTO-FULL数据集上，本方法在半模板方法中取得了最优性能。

初审：武珊

复审：付治国

终审：殷明浩