[发明专利]一种基于集成学习的生物医学网络关联预测方法有效
| 申请号： | 202110236007.3 | 申请日： | 2021-03-03 |
| 公开（公告）号： | CN112951320B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 欧阳乐;卢帆 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G16B15/30 | 分类号： | G16B15/30;G16B20/20;G16B40/00 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 518061 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于集成学习的生物医学网络关联预测方法，其引入了多个算法的预测结果的信息，据此提取出了两类生物医学实体内部的强联系，并构建了相应的低维特征；通过矩阵分解模型进一步学习两类低维特征之间的联系以解释观测到的生物医学关联，最终模型重构两部分低维特征，得到集成的预测结果；能够突破单一方法的局限，综合各个算法的视角，提供更加准确，更具备鲁棒性的预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 生物医学 网络 关联 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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