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龙图腾网获悉江南大学申请的专利基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115985387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310025368.2，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法是由邓赵红;武群卓;胡曙东;刘月影;王士同设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能细胞生物识别领域，具体涉及一种基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法。一种基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法，该方法包括circRNA与疾病的特征构建，circRNA与疾病的多特征融合，多层协同注意力表征学习，基于协同过滤的模型训练与关系预测4个阶段。本方法在已有的特征描述符基础上，构造中心网络上的传播机制，对circRNA与疾病间的交互作用进行深层挖掘，使circRNA‑疾病关系网络得到充分利用。在特征抽取与构造过程中，本方法通过全局捕获隐藏在circRNA‑疾病关系网络中的关键协作信号，利用交互信息弥补了特征提取阶段嵌入构造不充分的缺陷。

本发明授权基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多层协同注意力图协同过滤的关系预测方法，其特点在于：步骤如下： 第一步：使用语义相似度计算模型计算出疾病关系图中各疾病之间的语义相似度信息SD，作为疾病的第一种初始特征； 第二步：使用高斯交互剖面核函数计算出circRNA-疾病关系图中各疾病之间的高斯交互剖面相似度信息DGS，作为疾病的第二种初始特征； 第三步：使用高斯交互剖面核函数计算出circRNA-疾病关系图中各circRNA之间的高斯交互剖面相似度信息CGS，作为circRNA的第一种初始特征； 第四步：基于第一步得到的疾病语义相似度，使用功能相似度计算模型计算出circRNA-疾病关系图中各circRNA之间的功能相似度信息FC，作为circRNA的第二种初始特征； 第五步：使用特征融合算法合并circRNA的两种特征并形成新的circRNA特征CSim，合并疾病的两种特征形成新的疾病特征DSim； 第六步：使用深度自编码器DAE重构circRNA特征与疾病的特征形成新的circRNA特征Cs与新的疾病特征Ds； 第七步：使用Cs和Ds完成初始嵌入构造，生成circRNA与疾病的嵌入查询矩阵E； 第八步：基于生成的嵌入矩阵E，使用多层协同注意力图消息传播机制，得到关于circRNA与疾病特征在整个关系网络上的聚合信息El，并将其作为circRNA与疾病最终的特征表示； 第九步：使用circRNA-疾病关系图中训练数据对协同过滤预测模型进行训练并计算得到预测结果Y′； 所述第八步的多层协同注意力图消息传播机制，使用的消息传播机制包含消息构造阶段与消息聚合阶段，并建立了基于circRNA中心网络与疾病中心网络的多层协同注意力机制；因此，在疾病中心网络上进行特征学习过程可表示为：其中为第l次传播过程中，在疾病d的中心网络上各circRNA对中心疾病的贡献值的大小并表示为：在circRNA与疾病整个网络上进行特征学习，其分层传播的矩阵运算形式表示为 其中是circRNA与疾病经过l次传播后的嵌入特征表示；消息传播的初始状态E0的初始值为E，为circRNA-疾病关系图的拉普拉斯矩阵。

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