基于多视角特征表示的药物相互作用预测模型的构建方法

本申请提供了一种基于多视角特征表示的药物相互作用预测模型的构建方法，包括：利用异质图神经网络从药物知识图谱中获取各药物的节点嵌入表示，得到各药物对的第一特征向量；利用图注意力神经网络从药物分子图中获取各药物的图嵌入表示，得到各药物对的第二特征向量，从药物二分图中获得各药物对的第三特征向量；将各药物对的第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量作为输入，将各药物对的真实DDI作为输出，通过调整多层感知机的参数，使多层感知机的预测概率无限接近各药物对的真实DDI，得到药物相互作用预测模型。该方法使用多视角特征表示改善DDI特征的区分度，从而增强模型预测鲁棒性，同时解决了预测新药物的DDI时的过拟合问题。