《基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法》

技术简介：

本发明涉及机器学习技术领域,尤其涉及基于稀疏学习和随机游走的miRNA-疾病预测方法,包括对疾病-miRNA关联矩阵进行稀疏学习；去除稀疏部分后重构得到新的疾病-miRNA关联矩阵,通过重构后的关联矩阵得到初始概率矩阵；根据疾病相似性和疾病高斯核相似性构建疾病集成相似性网络和miRNA集成相似性网络；通过重构后的关联网络整合为一张异构网；利用网络节点之间的关联信息,进行不同目的多层次随机游走；有效地预测疾病-miRNA潜在相似性。本发明充分考虑到重启随机游走算法中初始概率节点信息对模型性能的影响,并且利用多层次随机游走算法在捕捉相似性网络拓扑结构特征的基础上进行了潜在关联预测。

研发人员：侯振杰;姚海滨;李涵;陈严