基于知识图谱的自监督药物-疾病关联预测方法及系统

本发明提供基于知识图谱的自监督药物‑疾病关联预测方法及系统，属于生物信息学中药物发现的技术领域。构建并训练药物‑疾病关联预测模型，包括：主任务药物‑疾病关联预测以及辅助任务自监督学习；主任务通过异构图神经网络从生物医学知识图谱中学习出各节点的向量表示；利用疾病向量表示和药物向量表示预测二者关联概率；模型训练联合主任务与辅助任务的损失函数作为模型的损失函数；通过辅助任务为主任务提供额外的训练标签；每轮次训练进行辅助任务优化梯度的修正。解决了现有方法仅设计单一的对比学习辅助任务，缺少基于结构、语义或属性的自监督，且自监督辅助任务与主任务间梯度优化方向与量级的严重不一致导致模型预测准确性降低的问题。