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大规模药物相互作用预测的分层多关系图表示学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于层次化多关系图表示学习的方法来预测药物间的相互作用。通过构建异构图和使用关系图卷积网络以及多视角可区分的谱聚类模块来捕捉药物间的显式和隐式关联，并且利用高级药物对预测药物间相互作用进行性能优越的预测。
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关键要点
- 提出了一种基于层次化多关系图表示学习的方法。
- 该方法用于预测药物间的相互作用。
- 构建异构图以捕捉药物间的显式和隐式关联。
- 使用关系图卷积网络和多视角可区分的谱聚类模块。
- 利用高级药物进行药物间相互作用的性能优越预测。
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