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一种基于元网络多跳注意力机制的预测circRNA疾病方法 

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申请/专利权人:湖南科技大学

摘要:本发明公开了一种基于元网络多跳注意力机制的预测circRNA疾病方法,包括以下步骤:融合不同节点的多种相似性信息;构建异构网络;使用跨视图元网络对相似性信息提取元知识,再整合元知识整合进异构网络中;使用多跳注意力机制学习异构网络中每个节点的特征信息,得到每个节点的聚合特征;使用广义矩阵分解突出聚合特征中的高阶特征信息,再使用多层感知机MLP处理最终的高阶特征信息,得到最终的circRNA‑疾病对的关联预测得分。本发明将跨视图元网络融入到图神经网络中,并且将多跳机制与注意力机制融合起来,使方法能够更好的考虑元知识与多跳信息带来的优势,从而解决普通注意力机制只能考虑临近节点信息不能考虑全局信息的问题。

主权项:1.一种基于元网络多跳注意力机制的预测circRNA疾病方法,包括以下步骤:1整合circRNA和疾病节点的多种不同相似性信息;2利用circRNA-疾病已知关联与步骤1的相似性信息构建异构网络;3使用跨视图元网络对步骤1的相似性信息提取元知识,再整合元知识整合进异构网络中;4使用多跳注意力机制学习异构网络中每个节点的特征信息,得到每个节点的聚合特征;5使用广义矩阵分解突出聚合特征中的高阶特征信息,再使用多层感知机MLP处理最终的高阶特征信息,得到最终的circRNA-疾病对的关联预测得分。

全文数据:

权利要求:

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