[发明专利]一种基于图神经网络预测药物-副作用关系的方法有效
| 申请号： | 202011097537.6 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112216396B | 公开（公告）日： | 2022-11-22 |
| 发明（设计）人： | 赵兴明;杨凯 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H70/40;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 | 代理人： | 匡立岭 |
| 地址： | 200433 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络预测药物‑副作用关系的方法，用于解决如何利用深度学习的方法以及充分考虑边和节点的信息来表示网络中的节点的问题；包括收集药物数据进行预处理，建立药物与药物、药物副作用与副作用之间的关系；构建药物‑副作用异质网络模型；使用图神经网络对网络中的节点和多关系边进行向量化表示；本发明通过构建多关系网络，利用神经网络，对网络中的节点进行表示；通过不同平台的公开数据进行爬取，描述药物的特征更加全面，数据采集方便快捷，对数据进行预处理后再进行分析，增强了挖掘的效果，提高了挖掘数据的质量，构建了能代表多模态数据的异质网络模型，使用了图神经网络方法，结合了点和边的信息。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 预测 药物 副作用 关系 方法 | ||
【主权项】：
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