【摘 要】
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异构网络中包含丰富的生物信息，包括药物和疾病的特征和药物和疾病之间的连接性等，这些信息可以用于预测药物和疾病之间的关系，因此整合异构网络信息是当前计算药物重定位研究的热点。网络表示学习是将网络中每个节点表示成低维特征，从而提高药物再定位的预测能力。综合这些信息，本文的主要工作如下： 本文提出了一种基于网络表示学习的药物重定位预测方法。从疾病和药物的异构网络中，通过基于跳图的网络表示模型以无监督的
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异构网络中包含丰富的生物信息，包括药物和疾病的特征和药物和疾病之间的连接性等，这些信息可以用于预测药物和疾病之间的关系，因此整合异构网络信息是当前计算药物重定位研究的热点。网络表示学习是将网络中每个节点表示成低维特征，从而提高药物再定位的预测能力。综合这些信息，本文的主要工作如下：
本文提出了一种基于网络表示学习的药物重定位预测方法。从疾病和药物的异构网络中，通过基于跳图的网络表示模型以无监督的方式学习节点特征。然后对网络进行采样，以获得生物实体之间的边缘。接着通过二元运算合并所获得的节点特征向量以获得边缘特征，最后将边缘特征输入神经网络模型，以获取关于疾病药物网络中相互作用的预测知识。
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