基于多级协同融合增强网络的药物-靶标相互作用预测方法

本发明公开了基于多级协同融合增强网络的药物‑靶标相互作用预测方法，属于自然语言处理的领域，包括：对药物和靶标数据进行预处理；搭建基于多级协同融合增强网络的药物‑靶标相互作用预测模型；特征提取模块分别从药物和靶点中提取局部特征和全局特征；通过多级协同融合模块得到药物靶标的融合特征；合成增强模块基于合成增强算法生成新的阳性样本，扩展数据集并减少标签噪声影响；通过全连接层预测药物‑靶标相互作用的最终结果。本发明将注意力机制和数据增强算法应用于药物‑靶标相互作用分析，解决了现有研究在药物‑靶标相互作用预测上的不足，可以有效提升药物靶标相互作用预测的精确度。