长非编码RNA（long noncoding RNAs,lnc RNA）在多种生物活动中发挥着重要作用,包括转录、剪接、翻译和细胞凋亡等等。实验表明lnc RNA主要通过与蛋白质的相互作用实现其生物功能,因此研究lnc RNA与蛋白质的相互作用对于探索lnc RNA的作用机制具有重大意义。通过生物实验验证lnc RNA-蛋白质相互作用需要耗费大量的时间和金钱,开发计算模型预测lnc RNA-蛋白质相互作用至关重要。结合当前研究现状,本文基于不同的思路构建两个计算模型预测lnc RNA-蛋白质相互作用。一方面,目前所有的计算方法都需要已知的lnc RNA-蛋白质相互作用作为实验材料,然而已知的lnc RNA-蛋白质相互作用却非常有限。因此本文以微小RNA（micro RNA,mi RNA）作为中介构建lnc RNA-mi RNA-蛋白质异构网络模型,使用间接的lnc RNA-蛋白质相互作用作为实验材料,再结合多种相似度推断可能的lnc RNA-蛋白质相互作用。本方法不依赖于已知的lnc RNA-蛋白质相互作用,在某种程度上可以拓展可预测的相互作用的范围。另一方面,随着测序技术的发展,大量新的lnc RNA和蛋白质被发现,然而当前几乎没有模型可以预测与新的lnc RNA有关的lnc RNA-蛋白质相互作用或者与新的蛋白质有关的lnc RNA-蛋白质相互作用。本文使用相似度核融合算法融合多种lnc RNA和蛋白质相似度,并基于拉普拉斯正则化最小二乘法构建预测模型。该模型不仅可以很好地预测可能的lnc RNA-蛋白质相互作用,同时也可以预测与新的lnc RNA有关的lnc RNA-蛋白质相互作用或者与新的蛋白质有关的lnc RNA-蛋白质相互作用。