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    人工智能與知識發現團隊在分子反應預測研究中取得新進展
    發布時間:2021-05-10

    近日,我校人工智能與知識發現團隊提出了一種適用于多種分子網絡關聯預測任務的、可遷移的對比自監督深度圖神經網絡模型:CSGNN。此項工作是圖神經網絡在分子網絡關聯預測應用的最新成果。

    大數據時代存在不同類型的分子網絡,例如藥物-靶點互作網絡,藥物-疾病關聯網絡、蛋白質-蛋白質互作網絡等,從分子網絡中找到尚未被發現的分子關聯具有重要的研究價值?,F有的計算方法大多只能專注解決某一類網絡的關聯預測問題,而且高度依賴網絡實體的特征,方法不具有擴展性。此外,由于分子網絡自身的稀疏性和關聯分布的不均衡性,也存在訓練樣本不足、模型擬合效果差等問題。

    該研究團隊構建了一個圖神經網絡增強框架,該框架包含兩個重要部分:多步鄰居深度圖神經網絡和對比學習圖神經網絡。前者通過同時聚合節點的多步鄰居來更好的建模網絡實體間的復雜關系,直接增強模型的表示能力;后者通過引入對比自監督學習機制,通過最大化局部與網絡總體的互信息,使得模型可以自發產生“偽標簽”數據,從而解決了訓練樣本缺少的問題,該方法對各種預測任務具有更好地適應性。CSGNN模型基于以上兩個部分進行聯合訓練,具有良好的收斂性。綜合實驗表明,模型在7個有代表性生物醫學數據集上成效顯著,相比于之前的研究方法,其性能有了明顯提升。

    圖片1

    相關研究成果以“CSGNN: Contrastive Self-Supervised Graph Neural Network for Molecular Interaction Prediction”為題被第三十屆國際人工智能聯合會議(IJCAI)接收。IJCAI于1969年創辦,是人工智能領域最主要、最具影響力的會議之一。信息學院章文教授為論文通訊作者,信息學院數據科學與大數據技術系本科生趙成帥為第一作者,信息學院教師劉世超,博士生黃鋒,碩士生劉帥等參與了該研究工作。

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