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【中文期刊】 Jian He Yanling Wu 等 《药物分析学报（英文版）》 2025年15卷8期 1902-1915页SCIMEDLINEISTICCSCDCA
【摘要】 Computational analysis can accurately detect drug-gene interactions(DGIs)cost-effectively.However,transductive learning ...
【关键词】 Drug-gene interactions；Inductive learning；Multi-relational drug-disease-gene graph；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张珂 鲍婷 等 《医学信息学杂志》 2023年44卷6期 72-78页ISTICCA
【摘要】 目的/意义促进心力衰竭(heart failure,HF)管理运动训练的临床实践.方法/过程系统分析并整合相关文献、临床指南及专家共识,构建HF与运动训练知识图谱(knowledge graph,KG).基于该KG,采用快速随机投影算法和K...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周佳欣 张音 《军事医学》 2025年49卷7期 494-503页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 提出一种融合语义信息与知识图谱结构信息的知识图谱嵌入模型,通过该模型从已批准药物中发现潜在的抗新型冠状病毒药物.方法 利用知识图谱补全中的头实体预测任务,预测潜在治疗药物.结果 筛选出那拉曲坦、舒马曲坦、秋水仙碱、阿霉素、苯海拉明和氢...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐倩 唐跃豪 等 《中国数字医学》 2025年20卷6期 111-120页ISTIC
【摘要】 目的:探索中药在帕金森病治疗中的潜在应用.方法:通过医案和SymMap数据库的数据收集,应用命名实体识别技术和Neo4j图数据库构建知识图谱.采用TransE L1、TransE L2、DistMult和ComplEx 4种知识图谱嵌入模型...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 苗春龙 沈融 等 《上海中医药大学学报》 2024年38卷6期 8-18页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的:针对《伤寒论》辅助诊断和决策支持缺乏等问题,以《伤寒论》名家医案为基础,提出一种基于深度学习的《伤寒论》医案数据建模方法和《伤寒论》方剂推荐模型.方法:本研究采用基于Levenshtein距离的同义词识别算法对医案资料中的症状描述进行...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 雷松泽 刘博 等 《电子与信息学报》 2023年8期 3032-3039页
【摘要】 在医疗领域中,实体识别能够从大规模电子病历文本中提取有价值信息,由于缺乏定位实体边界的特征以及存在语义信息提取不完整等问题,中文的命名实体识别(NER)实现更加困难.该文提出一种针对中文电子病历的结合多特征嵌入和多网络融合的模型(MFE-M...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭志恒 刘青萍 等 《数字中医药（英文版）》 2022年5卷4期 386-393页CSCD
【摘要】 随着互联网技术的广泛应用,中医药行业领域数据规模呈指数型增长,如何从中筛选出有用的知识并有效组织和表达备受关注.知识图谱由此而生,基于知识图谱的知识推理成为研究的热点之一.本文首先简要介绍知识图谱和知识推理的发展及探讨知识推理的意义.其次,...
- 概要：
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【中文期刊】 黄云 洪佳明 等 《电子学报》 2017年45卷2期 368-375页
【摘要】 子图查询是图数据库研究中的一个重要问题,许多方法基于”过滤-验证”策略进行子图查询,算法研究的重点为快速找到有效的特征集.通过对特征模式在数据图集中的嵌入信息进行分析,离线建立基于重叠关系、邻接关系和近邻关系的嵌入关系索引,提出基于嵌入关系...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Hongfei Cui 《Quantitative Biology》 2023年11卷4期 451-470页MEDLINECSCDBP
【摘要】 The information on host–microbe interactions contained in the operational taxonomic unit (OTU) abundance table can serve...
【关键词】 16S rRNA；graph embedding；heterogeneous information network；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhou X. ; Hu K. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2023年157卷 114-124页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Adversarial training;Graph autoencoder;Graph embedding;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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