分子结构和性质的详细分析具有通过机器学习进行药物开发发现的巨大潜力。我们介绍了用于基于 SMILES 数据检测和聚类化学化合物的各种方法。通过分析化学化合物的图形结构，我们的方法使用向量搜索来满足阈值值，并得到显著而集中的聚簇，该方法在查询和理解化合物方面产生了有利结果。此外，我们还使用存储在向量数据库中的 GPT3.5 的自然语言描述嵌入，优于基本模型。因此，我们引入了一种相似性搜索和聚类算法，以帮助搜索和与分子进行交互，增强化学探索的效率并实现未来在分子属性预测模型中的新发性能的发展。

Oct, 2023

本研究介绍了一种显式嵌入方法，将流形搜索转化为欧氏距离搜索，并且利用近似傅里叶基础加速在线搜索，从而提高了特定对象的检索精度和效率。

Mar, 2017

通过应用最近发展的网络嵌入技术，以压缩系统维度来实现小分子化学空间的高效探索，我们提出了一种数据驱动的方法，通过聚类分子结构的势能景观，获得通过嵌入函数定义的潜在变量。为了提高方法的扩展性，我们还结合了一种基于 Metadynamics 和 Transition Path Theory 的熵敏感的自适应能级采样方案来进行能量景观的分层采样。通过考虑系统能量景观所暗示的动力学信息，在降维中解释动态节点之间的关系。我们通过 Lennard-Jones（LJ）聚簇和人类 DNA 序列展示了该框架。

Jan, 2024

本研究介绍了一种使用机器学习技术探索复杂材料配置空间必不可少的结构相似度度量方法 ——SOAP，以及如何使用 REMatch 方法将这些局部描述符相结合，并在小有机分子数据库中达到一个平均绝对误差小于 1 kcal/mol 的预测效果的重要里程碑。

Dec, 2015

本文提出了一种针对欧氏空间的新的 “低质量” 嵌入定义，并应用随机投影将问题降低到与目标空间中近似最近邻的 $k$ 个近似最近邻象限所对应的原像空间的维度成反比的空间中；通过 BBD 树等数据结构，可有效检索这 $k$ 个近似最近邻点。在计算近似近邻问题时，此方法可以获得所需的线性空间和时间复杂度为 $O (d n^{ ho})$ 的查询时间，并可直接解决 approximate nearest neighbor problem 问题，具有比基于 BBD 树的方法更好的查询时间指数。

Dec, 2014

本文介绍一种学习图嵌入的简单、有效方法，通过密集向量表示来近似节点之间的距离，以反映用户定义的图距离度量，避免了直接在图结构上进行操作引起的低效性，证明该方法在语义相似性和词义消歧任务上的表现比其他图嵌入方法更优秀，同时在 WordNet 和两个知识库图上进行了评估。

Jun, 2019

提出了一种新颖的算法，用于通过非线性嵌入向量到低维欧氏空间中进行监督判别距离学习，该方法可以被视为核神经网络，并且可以通过类似于线性 Mahalanobis 距离度量学习算法的近似核化得出，该方法的模型参数数量和测试时间评估复杂度均为 O (dD)，其中 D 是输入特征的维度，d 是投影空间的维数，在具有数十万个训练对的 CNN 特征的数据集上进行了实证比较。

Sep, 2015

本文提出了一种优化 k - 选择算法解决高维数据相似度搜索问题的方法，实现了快速且准确的 k - 最近邻图的构建，并在多个方面超越目前的最新 GPU 技术。

Feb, 2017

提出了一种基于 Word Mover's Distance 计算单词间距离的查询 - 文档相似度测量方法，利用神经词嵌入在检索无直接匹配的情况下发现相关词，并将其与 BM25 相结合，结果在 TREC Genomics 数据上平均精度平均提高 12％，在来自 PubMed 搜索日志的真实数据集上，结合学习排序的方法，正确率提高了 25％，表明该方法与 BM25 的结合可以产生更出色的性能。

Aug, 2016

利用化学语言模型创建基于向量的化学搜索，并通过使用两种不同的化学字符串表示算法扩展实现，从而发现结构不同于查询的分子，此方法可辅助发现具有目标功能的新型结构类分子。

May, 2023