一种基于元路径和双向编码器的生物网络链接预测方法

摘要

本发明属于计算机科学领域，公开了一种基于元路径和双向编码器的生物网络链接预测方法。首选构建了多源异构的药物信息网络，同时设计多种语义路径进行序列采样，构成大规模的语义信息库；其次，将深度Transformer编码器与掩码语言模型(masked language model)有机融合设计出深度双向的编码表征模型有效地提取每个节点的低纬表征向量；最后，利用归纳矩阵补全(Inductive matrix completion)技术进行疾病‑蛋白关联关系、蛋白‑药物相互作用、药物‑副作用关联关系等生物链接预测，进而完成从疾病—靶标—药物—副作用的药物研发技术体系。