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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提供一种基于图表征和样本学习的微生物‑药物关联预测方法，包括构建基于矩阵分解和引导聚类算法的预分类模型，并利用预分类模型从微生物‑药物关联二分图中筛选可靠负样本；利用微生物‑药物异质图和可靠负样本构建训练集和测试集，用训练集训练基于图卷积网络和图注意力网络的编码模型，利用训练好的编码模型获取训练集和测试集的最终图节点的表征；建立带偏置的随机森林分类模型，用训练集的图节点表征拟合带偏置的随机森林分类模型，将测试集的图节点表征输入带偏置的随机森林分类模型后，获取预测分数。本发明能够解决现有微生物‑药物关联预测模型存在假阴性和筛选负样本的方法可能导致过拟合等问题。
主权项：1.基于图表征和样本学习的微生物-药物关联预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：构建基于矩阵分解和引导聚类算法的预分类模型，并利用预分类模型从微生物-药物关联二分图中筛选可靠负样本；步骤二：利用微生物-药物异质图和可靠负样本构建训练集和测试集，用训练集训练基于图卷积网络和图注意力网络的编码模型，并利用训练好的编码模型获取训练集和测试集的最终图节点的表征；步骤三：建立带偏置的随机森林分类模型，用训练集的图节点表征拟合带偏置的随机森林分类模型，将测试集的图节点表征输入随机森林分类模型后，获取预测分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于图表征和样本学习的微生物-药物关联预测方法
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