基于度量学习的药物靶点的预测方法及系统

本发明公开了基于度量学习的药物靶点的预测方法及系统，所述预测方法结合了度量学习来训练模型，使得相同靶点活性的分子在化学中接近，不同靶点活性的分子在化学空间中远离，实现“同类内聚，类外分离”的效果。避免了基于相似性方法通过结构相似间接关联活性预测不准确问题；与传统多分类模型相比，本方案通过向量空间距离度量替代概率预测，特别适用于开集测试场景，可有效处理未见靶点类型。