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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明提供了一种基于投影和对比学习的疾病‑微生物关联预测系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取疾病和微生物参量数据；无权投影模块，被配置为：将根据参量数据构建的二分网络进行无权投影，得到疾病‑疾病关联以及疾病‑微生物关联；特征提取模块，被配置为：根据疾病‑疾病关联以及疾病关联图对比学习得到疾病特征，根据疾病‑微生物关联以及微生物关联图对比学习得到微生物特征；关联预测模块，被配置为：根据疾病特征、微生物特征和预设全连接网络模型，得到疾病‑微生物关联预测结果；本发明基于投影和图互信息对比学习，实现了疾病‑微生物关联的更快速和更准确预测。
主权项：1.一种基于投影和对比学习的疾病-微生物关联预测系统，其特征在于：包括：数据获取模块，被配置为：获取疾病和微生物参量数据；无权投影模块，被配置为：将根据参量数据构建的二分网络进行无权投影，得到疾病-疾病关联以及疾病-微生物关联；特征提取模块，被配置为：根据疾病-疾病关联以及疾病关联图对比学习得到疾病特征，根据疾病-微生物关联以及微生物关联图对比学习得到微生物特征；关联预测模块，被配置为：根据疾病特征、微生物特征和预设全连接网络模型，得到疾病-微生物关联预测结果；所述无权投影，包括：通过二分网络中邻居数目确定关联边权重大小，将边权重取符号激活，得到无权投影；利用图卷积作为编码器进行无权投影后的二分网络的特征提取，图卷积通过不断聚合目标节点周边的邻居来完成特征学习；采用加权的交叉熵损失函数计算全连接网络模型的损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 一种基于投影和对比学习的疾病-微生物关联预测系统
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