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- [发明专利]一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法-CN201810253951.8有效
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石越;常会友
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中山大学
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2018-03-26
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2022-04-08
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G16C20/50
- 本发明涉及一种基于多重相似性网络游走的药物靶标预测方法，包括以下步骤：S1.从相关数据库中获取药物与药物、靶标与靶标、药物与疾病、靶标与疾病、药物与副作用之间的相互作用关系，并构建成对应的邻接矩阵；S2.通过计算邻接矩阵中各个节点之间的杰卡德相似度,从而构建出各个邻接矩阵对应的相似性网络；S3.使用node2vec方法对各个相似性网络进行游走和训练，生成对应的网络特征向量；S4.将S3得到的各个网络的特征向量进行拼接，得到药物和靶标的多重网络的组合特征向量；S5.根据现有的药物靶标关系，得到药物靶标对的正样本，同时随机组合生成与正样本等量的负样本，将S4得到的药物特征向量和靶标特征向量，按照正负样本的组合情况进行拼接，从而得到药物靶标对的最终特征向量；S6.用随机森林算法对S5中的正负样本进行训练以及十折交叉检验和分类预测。
- 一种基于多重相似性网络游走药物靶标预测方法
- [发明专利]一种基于等价类的重复任务过程发现方法-CN201510478613.0有效
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冯健文;常会友
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中山大学
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2015-08-06
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2018-07-31
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G06F17/30
- 本发明公开一种基于等价类的重复任务过程发现方法，通过扩展事件次序关系定义，提出等价类划分同一任务子集的判定定理，在预处理阶段，通过把具有正确依赖次序关系的同名事件划分为同一任务等价类子集，在处理中阶段采用短循环过程发现算法生成WF‑net模型，在处理后阶段对不同的同一任务子集重命名，以达到消除重复任务的目标。其首先读取标准的业务过程XES文件，采用次序依赖关系定义和判定定理检测重复任务，输出采用WF‑net表示的业务过程模型。该方法具有解决较高的处理包含短循环结构、多前驱后继和重复任务过程发现问题的能力，且该方法能保证挖掘结果是正确合理的。
- 一种基于等价重复任务过程发现方法
- [发明专利]一种基于字和词两个层面特征信息的文本分类方法-CN201710825546.4在审
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杜婷婷;常会友
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中山大学
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2017-09-14
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2018-02-02
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G06F17/30
- 本发明公开了一种基于字和词两个层面特征信息的文本分类方法。步骤包括利用神经网络模型进行字词向量联合预训练，得到词语的初始化词向量和汉字的初始化字向量表示；将短文本表示成其中各个词语词向量组成的矩阵，利用卷积神经网络进行特征提取，得到词语层特征；将短文本表示成其中各个汉字字向量组成的矩阵，利用卷积神经网络进行特征提取，得到汉字层特征；将词语层特征和汉字层特征进行连接，得到短文本的特征向量表示；利用全连接层对文本进行分类，采用随机梯度下降法进行模型的训练，得到分类模型。本发明能够提取字的表示和词的表示两个层面的特征，改善短文本语义信息不足的问题，充分挖掘短文本的语义信息，使短文本的分类更加准确。
- 一种基于两个层面特征信息文本分类方法
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