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龙图腾网获悉京东方科技集团股份有限公司申请的专利一种使用预测模型预测多源信息关系的方法、装置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：CN115424660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202211086038.6，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种使用预测模型预测多源信息关系的方法、装置是由李龙飞;梁烁斌设计研发完成，并于2022-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种使用预测模型预测多源信息关系的方法、装置在说明书摘要公布了：本公开实施例提供了一种使用预测模型预测多源信息关系的方法、装置，方法包括：将第一多源信息和第二多源信息输入至预测模型，并通过预测模型输出第一多源信息和第二多源信息的关系；其中，第一多源信息为药物、第二多源信息为疾病或靶点，第一多源信息为靶点、第二多源信息为靶点；预测模型包括编码器和解码器；编码器，用于计算在预定网络中第一多源信息对应的第一节点的嵌入表示和第二多源信息对应第二节点的嵌入表示，预定网络至少包括以下之一：药物疾病关联关系网络、药物靶点相互作用网络、疾病靶点关联关系网络；解码器，用于根据第一节点的嵌入表示和第二节点的嵌入表示预测第一多源信息和第二多源信息的关联关系或相互作用关系。

本发明授权一种使用预测模型预测多源信息关系的方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种使用预测模型预测多源信息关系的方法，其特征在于，包括： 将第一多源信息和第二多源信息输入至预测模型，并通过预测模型输出所述第一多源信息和所述第二多源信息的关系；当第一多源信息为药物时，则第二多源信息为疾病或靶点，当第一多源信息为靶点时，则第二多源信息为靶点； 所述预测模型包括：编码器和解码器； 所述编码器，用于计算在预定网络中所述第一多源信息对应的第一节点的嵌入表示和所述第二多源信息对应第二节点的嵌入表示，其中，所述预定网络至少包括以下之一：药物疾病关联关系网络、药物靶点相互作用网络、疾病靶点关联关系网络； 所述解码器，用于根据所述第一节点的嵌入表示和所述第二节点的嵌入表示预测所述第一多源信息和所述第二多源信息的关联关系或相互作用关系； 所述预测模型中所述编码器的训练方法包括： 使用深度游走算法从药物靶点关联关系网络中提取药物和靶点的网络拓扑结构表示，并按照随机行走理论学习所述药物靶点关联关系网络中每个节点的序列表示，得到所述药物靶点关联关系网络中第一药物节点的嵌入表示和第一靶点节点的嵌入表示； 使用深度游走算法从疾病靶点关联关系网络中提取疾病和靶点的网络拓扑结构表示，并按照随机行走理论学习所述疾病靶点关联关系网络中每个节点的序列表示，得到所述疾病靶点关联关系网络中第一疾病节点的嵌入表示和第二靶点节点的嵌入表示； 使用所述第一靶点节点的嵌入表示、所述第二靶点节点的嵌入表示、所述第一药物节点的嵌入表示、所述第一疾病节点的嵌入表示作为输入，使用图卷积神经网络算法和二部图注意卷积层确定第三药物节点的嵌入表示、第三疾病节点的嵌入表示、第五靶点节点的嵌入表示； 其中，所述第三药物节点的嵌入表示和所述第三疾病节点的嵌入表示用于预测药物疾病关联关系；所述第三药物节点的嵌入表示之间用于预测药物与药物的相互作用关系；所述第三药物节点的嵌入表示与所述第五靶点节点的嵌入表示用于预测药物与靶点的相互作用关系；所述第五靶点节点的嵌入表示之间用于预测靶点与靶点的相互作用关系。

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