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摘要：一种基于深度矩阵分解的药物推荐方法、系统、设备及介质，方法包括建立药物与疾病交互矩阵和进行药物预测任务；本发明通过构建一种双边分解方法，并引入注意力机制与药物相互反应阈值，使模型从疾病和药物两个角度进行分解，从而获得疾病和药物的潜在表征；引入的注意力机制区分了疾病对药物不同表征的关注度，以获取疾病更准确的偏好；而药物相互反应阈值对推荐的药物种类存在一定的制约，合理设计损失函数对药物相互反应阈值进行控制，避免药物不良反应发生，有效提升了药物推荐的安全性与实用性；另外，将深度学习应用于矩阵分解，在深度分解矩阵基础上，挖掘疾病与药物潜在因子，实现科学安全的药物推荐；进一步提高模型的表达能力和拟合能力。
主权项：1.一种基于深度矩阵分解的药物推荐方法，具体包括以下步骤：步骤一、建立药物与疾病交互矩阵：通过疾病-药物评分矩阵的原始数据构建兼具显示评分和非偏好隐式反馈的交互矩阵，设置阈值对药物与药物反应DDI，drug-druginteractions进行控制，将步骤一得到的交互矩阵作为药品预测模块的输入；步骤二、进行药物预测任务：根据步骤一得到的交互矩阵，预测针对不同疾病药物起到治疗作用的有效性，从而根据获得的治疗有效性数值用以推荐药物。
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百度查询： 西安交通大学 一种基于深度矩阵分解的药物推荐方法、系统、设备及介质
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