论文提出精确安全约束解码，改进药物推荐组合生成
原文标题：From Scores to Safe Sets: Exact Safety--Constrained Decoding for Medication Recommendation
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研究针对生成式药物推荐中药物相互作用（DDI）约束依赖整体组合的问题，比较局部修复策略与基于混合整数线性规划的精确全局解码器。在 MIMIC-III 固定评分下，全局解码在各数据划分上 Jaccard 相似度均更高，约束越严格优势越明显。结果表明评分如何转化为受约束药物集合会实质影响最终预测。
- 问题
- 药物推荐中 DDI 约束依赖整体组合，局部修复会引入误差。
- 方法
- 用混合整数线性规划做精确全局解码，与贪心及度数感知局部修复对比。
- 结果
- 测试集严格 DDI 设置下 Jaccard 比最强局部基线高 0.0064，约束越紧优势越大。
- 影响
- 约束越严越该用全局解码，生成式推荐的最后一步集合选择值得单独优化。
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