近期面向生物医学数据的图嵌入技术文献综述
人工智能
2021-01-21 v2
摘要
随着生物医学软硬件的快速发展，现代生物医学研究已收集大量关联基因、蛋白质、化学成分、药物、疾病与症状的关系数据。许多基于图的学习方法被提出以分析此类数据，从而更深入洞察生物医学数据背后的拓扑与知识，极大惠及人类健康的学术研究和工业应用。然而主要难点在于如何处理生物医学图的高维与稀疏性。近期，图嵌入方法为应对上述问题提供了高效且有效的途径，其将基于图的数据转换至低维向量空间，并良好保留图结构属性与知识信息。本综述对应用于生物医学数据的图嵌入方法近期进展与趋势进行文献回顾，并介绍生物医学领域的重要应用与任务以及相关公开生物医学数据集。
引用
@article{arxiv.2101.06569,
title = {A Literature Review of Recent Graph Embedding Techniques for Biomedical Data},
author = {Yankai Chen and Yaozu Wu and Shicheng Ma and Irwin King},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06569},
year = {2021}
}