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公开（公告）号CN116386899B | 申请号CN202310151866.1 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人深圳大学 |
分类号G16H70/40(2018.01), G16H70/60(2018.01), G06F18/22(2023.01), G06N3/042(2023.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/08(2023.01) | 申请日2023-02-15 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696801253800008 | 源数据页码1725 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于图学习的药物疾病关联关系预测方法及相关设备，方法包括：获取药物相似度网络和获取疾病相似度网络；根据药物相似度网络获取各待判断药物对应的药物特征向量，根据疾病相似度网络获取各待判断疾病对应的疾病特征向量，根据上述药物特征向量和上述疾病特征向量进行组合获得多个组合特征向量，分别获取各上述组合特征向量对应的药物疾病关联关系，其中，一个上述组合特征向量由一个上述药物特征向量和一个上述疾病特征向量拼接获得，一个组合特征向量对应的药物疾病关联关系是该组合特征向量对应的待判断药物和待判断疾病之间的关联关系。本发明有利于提高药物疾病关联关系预测的准确性。
附图 1