将逻辑规则融入神经多跳推理以用于药物重定位
机器学习
2020-07-13 v1 人工智能
机器学习
摘要
生物医学数据的图结构不同于典型知识图基准任务中的数据。生物医学数据的一个特有性质是存在长程依赖，这可由表述为逻辑规则的 patterns 所刻画。我们提出一种新颖方法，将这些规则与采用强化学习的神经多跳推理方法相结合。我们基于药物重定位这一真实世界任务进行实证研究，将该任务表述为链接预测问题。我们将方法应用于生物医学知识图 Hetionet，结果表明我们的方法优于若干基线方法。
引用
@article{arxiv.2007.05292,
title = {Integrating Logical Rules Into Neural Multi-Hop Reasoning for Drug Repurposing},
author = {Yushan Liu and Marcel Hildebrandt and Mitchell Joblin and Martin Ringsquandl and Volker Tresp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.05292},
year = {2020}
}
备注
Accepted at the ICML 2020 Workshop Graph Representation Learning and Beyond (GRL+)