《基于图卷积网络的miRNA与疾病关联预测方法》

技术简介：

本发明涉及图卷积网络技术领域,尤其涉及基于图卷积网络的miRNA与疾病关联预测方法,包括利用疾病集成相似性,miRNA集成相似性和miRNA-疾病关联信息构建异构网络；使用GCN学习疾病和miRNA的特征；在GCN的嵌入层中插入主动掩码卷积层；在GCN的嵌入层中插入CRF层；并集成主动掩码卷积层和CRF层；引入注意力机制重新构建miRNA-疾病得分矩阵；使用双线性解码器重建miRNA与疾病关联的邻接矩阵。本发明解决基于复杂网络算法模型和基于深度学习模型都未考虑模型数据复杂,计算量大的问题；而且众多GCN模型中并没有去有效的聚合图数据中的节点信息。

研发人员：侯振杰;陈严;姚海滨;孙晓燕