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    IJCAI2020 | 知识图神经网络预测药物与药物相互作用

    今天给大家介绍的是湖南大学信息科学与工程学院全哲教授课题组在IJCAI 2020会议上发表的一篇关于知识图神经网络预测药物与药物相互作用的文章。在本文中,作者提出了一个称为知识图神经网络(KGNN)的端到端框架,以预测药物与药物相互作用(DDI)。KGNN框架可通过在知识图谱(KG)中挖掘与药物关联的实体关系,以有效地获取药物及其潜在的邻居实体信息。为了提取KG中存在的高阶拓扑结构和语义关系,KGNN从KG中每个实体的邻域中学习作为它们的局部感知域,然后将当前实体表示的偏差及其邻域信息进行聚合。这样,可将感知域自然地扩展到多个跃点,以对高阶拓扑信息进行建模并获得潜在的长距离药物相关性。

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