一种基于自加权多核学习的药物副作用识别方法

摘要

本发明公开了一种基于自加权多核学习的药物副作用识别方法，解决了基于多核学习进行药物副作用识别的方法存在药物特征表达不完全、加权核函数时权重分配不合理的问题。本发明包括数据获取、药物核矩阵和副作用核矩阵的构建等步骤。本发明方法从多角度描述药物特征，并且对药物和副作用特征采用四种方法构建核矩阵，能够减少特征缺失对预测结果的影响；采用自加权的方法构建药物和副作用的最优核矩阵，自加权方法计算出的权重可以更好的适应不同的核矩阵；采用最近邻的方法扩展核矩阵能够捕获药物副作用关系的局部结构。