发明

基于自监督图表示学习的生物网络链接预测算法SSL-Bio2025

2023-10-22 07:15:17 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202310675405.4
  • 公开(公告)日:2025-05-16
  • 公开(公告)号:CN116895326A
  • 申请人:西北工业大学
摘要:本发明提供了一种基于自监督图表示学习的生物网络链接预测算法SSL‑Bio。所提供的生物网络链接预测算法SSL‑Bio基于图卷积神经网络,利用图数据增广的方式为生物网络生成两个不同的视图,并通过设置合适的自监督任务,解决了由于生物网络稀疏、长尾分布、噪声高导致的生物网络链接预测不准确的问题,实现了对多种生物网络的链接预测,提升了预测准确性。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116895326 A (43)申请公布日 2023.10.17 (21)申请号 202310675405.4 (22)申请日 2023.06.08 (71)申请人 西北工业大学 地址 710072 陕西省西安市碑林区友谊西 路127号 (72)发明人 彭佳杰 王静茹  (74)专利代理机构 苏州隆恒知识产权代理事务 所(普通合伙) 32366 专利代理师 周子轶 (51)Int.Cl. G16B 5/00 (2019.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/0895 (2023.01) 权利要求书2页 说明书15页 附图2页 (54)发明名称 基于自监督图表示学习的生物网络链接预 测算法SSL-Bio (57)摘要 本发明提供了一种基于自监督图表示学习 的生物网络链接预测算法SSL‑Bio。所提供的生 物网络链接预测算法SSL‑Bio基于图卷积神经网 络,利用图数据增广的方式为生物网络生成两个 不同的视图,并通过设置合适的自监督任务,解 决了由于生物网络稀疏、长尾分布、噪声高导致 的生物网络链接预测不准确的问题,实现了对多 种生物网络的链接预测,提升了预测准确性。 A 6 2 3 5 9 8 6 1 1 N C CN 116895326 A 权 利 要 求 书 1

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