本研究提出了一种基于整数线性规划（ILP）的方法，优化化学领域的分子机器学习训练集选择。通过局部相似性选择分子，显著提升了大分子属性的预测性能，推动了物理启发式机器学习模型的发展。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
