该研究提出了一种基于机器学习的框架来扩大组合优化算法，并使用可解释的学习模型来提供更深层次的洞见，以设计更好的启发式方法。在最大团枚举问题中展示了该框架的性能，并从中获得启示设计了一种新的启发式方法。
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