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[发明专利]一种基于图嵌入法的链路预测方法-CN201911332194.4有效
发明人：吴晨程;周银座;谭露露;滕聪 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2019-12-21 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图嵌入法的链路预测方法。本发明基于图嵌入法的思想，在静态网络中通过随机游走的方式获取节点序列，训练模型获得节点表示向量，并结合重启随机游走(RWR)的原理，提出了一种基于图嵌入法的链路预测方法(GERWR)，在多数公开数据集上较传统指标有明显的性能提升。本发明方法比经典的随机游走算法有了约5％的性能提升，相比其他经典指标也有较大的精确度提升，可以作为一种基准指标应用于链路预测，并为中药网络等真实网络环境预测链路，发掘潜在数据联系，为众多领域提供基于复杂网络的理论支持。
一种基于嵌入预测方法

[发明专利]一种具有羟基的直链脂肪酸或直链酯大黄酸衍生物及其制备方法与应用-CN202211383443.4在审
发明人：孙坚;臧涛;韩璐;谭露露;鲁兆祥;刘雅红;廖晓萍 -专利权人：华南农业大学
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： C07C69/95 文献下载
摘要：本发明属于药物化学领域，特别涉及一种具有羟基的直链脂肪酸或直链酯大黄酸衍生物及其制备方法与应用，本发明所述的大黄酸衍生物具有通式(I)或其药学上可接受的盐：式中R1基团为直链脂肪酸或直链酯，本发明所提供的大黄酸衍生物，是以天然大黄酸为母体的化合物，通过对大黄酸结构的羧基进行修饰，引入带羟基的直链脂肪酸和直链酯，从而提高此类化合物的抗炎活性。本发明的大黄酸衍生物与大黄酸相比，对巨噬细胞的细胞毒性明显降低，并且具有更好的抗炎效果，可用于制备治疗炎症的药物。
一种具有羟基直链脂肪酸大黄衍生物及其制备方法应用

[发明专利]基于多层感知机和自然语言处理技术的方剂功效预测方法-CN201910125735.X有效
发明人：顾单浩;李达;谭露露;黄剑平 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2019-02-20 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层感知机和自然语言处理技术的方剂功效预测方法，包括：采集相关中医药数据，整合形成方剂库与疾病库；构建中医药领域基础语料库；利用自然语言处理技术建立医药功效语言模型；通过改进词向量加权方法获得方剂主治标记矩阵；根据方剂药材组成以及药材用量，构建方剂组成矩阵；根据方剂组成矩阵和方剂主治标记矩阵的信息构建训练集；基于训练集，使用多层感知机进行训练，建立预测模型；基于预测模型对待测方剂进行功效预测。上述方法利用自然语言处理技术对方剂特征进行自动标记，大大减少工作量，利用多层感知机的特点对大量的中药方剂数据进行建模，且以概率的形式进行输出，利于准确直观地判断可靠性。
基于多层感知自然语言处理技术方剂功效预测方法

[发明专利]一种基于多任务深度神经网络的中药功效预测方法-CN202010141041.8在审
发明人： 谭露露;周银座;吴晨程 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务深度神经网络的中药功效预测方法。本发明步骤：采集相关中医药数据，整合形成药材库；根据药材库与23大类功效表，将中药材功效总结归类，构建药材功效矩阵；根据药材库中的药材性味归经特性构建性味归经二值矩阵；根据性味归经二值矩阵与药材功效矩阵的信息划分为训练集与外部验证集；基于训练集，使用多任务深度神经网络进行训练，建立预测模型；基于预测模型对所述外部验证集进行预测；通过输入药材，预测药材可能具有的功效。本发明利用性味归经文本信息构建成药材性味归经二值矩阵，更利于中药信息的挖掘。本发明提出的多任务深度神经网络更适用于药材性味归经信息的挖掘，看重功效之间的联系。
一种基于任务深度神经网络中药功效预测方法

[发明专利]一种基于节点相似度的Kmeans中药材功效聚类方法-CN202010140751.9在审
发明人： 谭露露;周银座;吴晨程 -专利权人：杭州师范大学
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节点相似度的Kmeans中药材功效聚类方法。本发明步骤：采集相关中医药数据，数据处理后形成方剂组成库、药材功效库、药材性味归经二值表；根据23大类功效表，将中药材功效总结归类，构建药材功效矩阵；基于方剂组成库构建方剂‑药材二分网络；计算基于度分布的药材对期望值，将药材对期望值作为中药材相似度；建立基于中药材相似度的Kmeans聚类模型；基于所述聚类模型对中药材进行聚类，得到中药材可能具有的潜在功效。本发明利用一种药材相似度矩阵进行Kmeans聚类的准确度可达0.728。同时使用Kmeans对传统药材的性味归经数据聚类，得到最终结果为0.646，高出约0.08，可见本发明提出的方法使得聚类结果更加精准。
一种基于节点相似 kmeans 中药材功效方法