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基因-疾病关联关系预测已经成为当前生物医学研究的一个热点。现有的关联预测方法通常会遭受基因-疾病关联数据稀疏和PU(positive and unlabeled)问题的影响。基于以上不足,提出一种基于Katz增强归纳型矩阵补全的基因-疾病关联预测模型。该模型由基于Katz方法的预估计和基于归纳型矩阵补全方法的精化估计两个步骤组成。具体地,先利用Katz方法基于基因-疾病异构网络对基因-疾病关联进行预估计,以期缓解关联数据稀疏和PU问题的影响。然而,受制于相似度网络的质量,Katz方法在预估计基因-疾病关联