一种基于超图卷积神经网络与图transformer的关联预测方法

本发明涉及神经网络模型技术领域，特别涉及一种基于超图卷积神经网络与图transformer的关联预测方法。首先，本发明构建了miRNA与疾病的多个相似网络。然后，融合多个信息网络，构建了超图。利用超图卷积神经网络提取超图中的相似性特征，并使用注意力机制进行权重分配，获取属性特征。与此同时，本发明构建了生物实体图，使用图transformer进行了特征提取，获取到了节点的生物特征。分别得到疾病侧属性特征和生物特征、miRNA侧的属性特征和生物特征。最后，将miRNA侧的两种特征以及疾病侧的两种特征输入到多层感知机中，使用多层感知机来获得预测的miRNA‑疾病未知关联得分。