用于药物-药物相互作用预测的多视图图对比表示学习
机器学习
2021-04-13 v3 人工智能
摘要
药物-药物相互作用(DDI)预测是医疗健康机器学习领域的一项重要任务。本研究提出一种新方法——用于药物-药物相互作用预测的多视图图对比表示学习，简称MIRACLE，以同时捕获视图间分子结构与视图内分子间相互作用。MIRACLE将DDI网络视为多视图图，其中相互作用图中的每一节点本身是一个药物分子图实例。在MIRACLE学习阶段，我们分别使用GCN和键感知注意力消息传递网络来编码DDI关系与药物分子图。此外，我们提出一种新颖的无监督对比学习组件，以平衡并整合多视图信息。在多个真实数据集上的综合实验表明，MIRACLE持续优于最先进的DDI预测模型。
引用
@article{arxiv.2010.11711,
title = {Multi-view Graph Contrastive Representation Learning for Drug-Drug Interaction Prediction},
author = {Yingheng Wang and Yaosen Min and Xin Chen and Ji Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11711},
year = {2021}
}
备注
In Proceedings of the Web Conference 2021 (WWW '21)