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公开(公告)号：CN119378659A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411429715.9
申请日：2024-10-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及图神经网络(GNN)知识编辑领域，特别涉及一种基于药物毒性分类的图神经网络知识编辑方法，所述方法包括：获取待处理药物毒性分类数据集；提取对化学分子进行分类的GNN的图子网；提取图子网中仅保留药物结构特征知识化合物知识的类子网；对仅保留药物结构特征知识的类子网进行筛选提纯；对提纯后的类子网的参数进行优化；对优化目标加入约束；采用一种插件式优化的方法对模型进行优化，得到优化目标，完成知识编辑；使用本发明所述基于药物毒性分类的图神经网络知识编辑方法，可以有效向药物毒性分类模型注入新知识，大幅降低为嵌入知识而对模型进行重训练的成本，提升实际应用的可行性。
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