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公开(公告)号：CN117612636A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311498892.8
申请日：2023-11-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G16C20/50 , G16C20/70 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了结合图神经网络和对比学习的药物‑靶点预测方法及系统，本发明不仅考虑了药物蛋白质的宏观信息和微观信息，还通过构建药物蛋白质对的语义图来捕获药物和蛋白质之间全面而深刻的关系，最后通过一种对比学习方法来进行邻居对比损失的学习，因为对比学习作为一种优秀的判别式模型，着重于学习同类实例之间的共同特征，区分非同类实例之间的不同之处。与生成式学习比较，对比式学习不需要关注实例上繁琐的细节，只需要在抽象语义级别的特征空间上学会对数据的区分即可，因此模型以及其优化变得更加简单，且泛化能力更强。
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