[发明专利]基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取微生物和疾病的对应关系数据，构建邻接矩阵；

根据邻接矩阵，分别计算微生物相似性矩阵和疾病相似性矩阵；

根据微生物和疾病相似性矩阵，对微生物和疾病之间的关系进行补充，得到新的邻接矩阵；

根据新的邻接矩阵，基于图注意网络，对微生物和疾病之间的关联进行重构。

2.如权利要求1所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，获取微生物和疾病的对应关系数据，还对其进行预处理，删除重复数据。

3.如权利要求1所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，所述邻接矩阵的每一行表示一种微生物，每一列表示一种疾病，矩阵中的元素表示相应微生物和疾病之间是否有关。

4.如权利要求3所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，微生物相似性矩阵计算方法为：

分别计算微生物的高斯相互作用剖面核相似性和余弦相似性；

采用线性网络融合高斯相互作用剖面核相似性和余弦相似性，得到微生物相似性矩阵。

5.如权利要求3所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，疾病相似性矩阵计算方法为：

分别计算疾病的高斯相互作用剖面核相似性和余弦相似性；

采用线性网络融合高斯相互作用剖面核相似性和余弦相似性，得到疾病相似性矩阵。

6.如权利要求1所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，所述图注意力网络采用多头图注意力网络，在每个头部引入双向交互聚合器；并且，引入归纳矩阵补全，以半监督的方式学习解码器，以识别疾病和微生物之间的关联等级。

7.如权利要求6所述的基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据某一微生物检索相关联疾病时，或根据某一疾病检索相关联微生物时，根据重构的微生物和疾病之间的关联，获取相应疾病或微生物，并根据关联等级进行排序。

8.一种基于图注意力网络的微生物-疾病关联性预测系统，其特征在于，包括：

已知关联性获取模块，被配置为获取微生物和疾病的对应关系数据，构建邻接矩阵；

相似性计算模块，被配置为根据邻接矩阵，分别计算微生物相似性矩阵和疾病相似性矩阵；

关联性补充模块，被配置为根据微生物和疾病相似性矩阵，对微生物和疾病之间的关系进行补充，得到新的邻接矩阵；

关联性重构模块，被配置为根据新的邻接矩阵，基于图注意网络，对微生物和疾病之间的关联进行重构。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的微生物-疾病关联性预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的微生物-疾病关联性预测方法。