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公开(公告)号：CN117219291A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311146042.1
申请日：2023-09-06
Applicant: 大连海事大学
IPC: G16H70/40 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/23213 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于对比学习和图神经网络的药物重定位预测方法及装置，涉及生物医学和自然语言技术交叉领域。本发明从嵌入层角度进行简单数据扩充从而摒弃了现有对比学习任务大多数采用的复杂图形增强，使模型更加轻便有效；为了更加有效地挖掘语义空间中潜在的邻域关系，将位于语义邻域内的相似疾病合并到原型对比目标中，将潜在的邻域明确地结合到对比对中，从而可以利用不同结构信息，充分提取信息，更好地对结果进行预测，提升预测性能；同时考虑到原始数据集中存在的噪声，使用自适应去噪方法，在训练过程中自适应地修剪噪声交互，大大提高了模型的预测质量。
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