大规模药物相互作用预测的分层多关系图表示学习

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

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。

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。

关系图卷积网络 层次化多关系图表示学习 异构图 药物相互作用 谱聚类模块
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