基于符号子图和双特征聚合的微生物-疾病关联预测方法

本发明公开一种基于符号子图和双特征聚合的微生物‑疾病关联预测方法，所述方法包括：首先，基于关联信息和相似性信息构建多模态网络（相似性网络和关联网络）。在关联网络中，根据微生物和疾病的多种关联类型（上调和下调类型）构建符号子图。然后使用混合了高阶邻域信息的图卷积网络进行特征提取。鉴于不同关联类型的嵌入特征包含不同的语义信息，因此采用了多尺度特征融合机制来学习它们之间的交互信息。在相似性网络中，考虑到不同层的嵌入特征对预测结果的不同影响，利用双特征聚合策略对多层嵌入进行融合以生成微生物和疾病的最终特征表示。最后，利用内积解码器重建微生物和疾病之间的关联矩阵。