基于多视图对比学习的药物基因关联预测方法及系统

本发明提供了基于多视图对比学习的药物基因关联预测方法及系统,涉及生物医药和人工智能技术交叉领域。方法包括：构建药物‑基因交互视图与语义视图；对各视图进行邻域信息聚合，整理后更新各视图中节点的向量表示；通过内积操作融合各视图中节点的向量表示，相加后得到预测得分；将各视图节点的向量表示进行对比学习，提升模型判别能力；计算BPR损失函数，优化模型参数；形成以预测任务为主，对比学习任务为辅的多任务联合优化策略训练模型，各任务损失均趋于稳定则训练完成。本发明通过多视图的对比学习，深入探索已知药物与基因之间的潜在联系，从而提高了药物基因关联预测的准确度。