公开(公告)号：CN114708929B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202210363436.1

申请日：2022-04-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  叶慧敏 ,  吴建盛

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G06F16/901 ,  G16H70/40 ,  G16H20/10 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N5/022

公开(公告)号：CN114708929A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210363436.1

申请日：2022-04-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  叶慧敏 ,  吴建盛

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G06F16/901 ,  G16H70/40 ,  G16H20/10 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种药物与药物相互作用预测模型及其训练方法，所述的训练方法包括：所述预测模型训练方法的目标是获取知识图谱中的高阶结构和语义关系，通过基于图采样的训练形成机制，每个训练批次都在知识图谱中采用图随机采样的方法为每一药物构建高阶感知域，确保每个药物的感知域结构一致，增加模型的鲁棒性和泛化性，采用图注意力机制从邻域实体中学习特征，根据邻居实体特征的差异，学习出邻居实体不同的权重，以提高邻居实体特征融合的有效性，从而提升预测模型的精度。