基于双向注意力的药物分子属性预测方法及系统

本发明提供了一种基于双向注意力的药物分子属性预测方法及系统，涉及药物属性预测领域，包括：获取药物分子属性数据集；根据药物分子属性数据集，通过将分子和属性表示为二分图的形式，将分子节点和属性节点之间通过边连接，得到分子和属性的关系网络；基于关系网络进行节点和边的初始化处理，得到初始化的关系网络信息；根据初始化的关系网络信息构建双向注意力图卷积网络，引入分子节点和属性节点的注意力机制，构建分子属性预测模型；将预测任务输入至所述分子属性预测模型，得到预测结果。本发明使用学习图嵌入以及双向注意力机制，可以在训练过程中捕捉到分子特征与属性之间的潜在联系，能够对新分子的属性进行有效预测，具备较强的泛化能力。