一种带有关系注意力和全局结构感知的药物结构表示方法及系统

本发明公开了一种带有关系注意力和全局结构感知的药物结构表示方法及系统，涉及人工智能技术领域；对药物分子图的邻接矩阵进行拉普拉斯谱分解，获取药物原子的绝对位置编码；基于随机消息传递机制获取药物分子中不同大小与形状的药物子结构；利用动态关系注意力机制量化不同药物子结构的贡献度，对重要的药物子结构进行聚合以获取药物的局部结构特征；利用分子自注意力机制，获取药物原子的拓扑结构并对药物特征进行线性表示，得到药物的全局结构特征；结合药物的局部结构特征与药物的全局结构特征，获取药物结构的显式特征。本发明解决了图神经网络存在的过度平滑和过度压缩问题，提高基于图神经网络的分子结构表示方法的特征提取能力。