模型训练方法、药物与疾病关联预测方法及相关装置

本申请提供一种模型训练方法、药物与疾病关联预测方法及相关装置。其中，电子设备获取药物与疾病原始关联图、药物与药物原始关联图、疾病与疾病原始关联图；将药物与疾病原始关联图矩阵分解重构为药物与药物重构关联图、药物与疾病重构关联图以及疾病与疾病重构关联图；通过图神经网络对这些具有对应关系的关联图进行对比学习，直至图神经网络满足作为药物与疾病关联预测模型的条件。由于矩阵分解以低维分解的方式，有效地捕捉隐藏在数据中的潜在特征，并恢复数据中缺失的关联信息，弥补了随扰动带来的结构信息丢失问题，从而提高所训练模型的预测准确性。