本研究提出了一种新型聚类集成方法，有效解决了基聚类结果不可靠和样本关系构造耗时之间的权衡问题。实验结果验证了该方法的有效性和效率。

本研究提出了DOSAGE算法，用于解决传统图神经网络处理超边和重叠子图时的问题。实验证明，DOSAGE算法在节点分类任务上优于其他方法。

本研究提出了一种基于神经影像的可靠生物标志物识别方法HyperGALE，通过引入学习的超边和门控注意机制，该方法在解释复杂的脑图数据方面取得了显著改进，对自闭症谱系障碍标志物的特征有深入洞察。