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      電子發燒友網>電子資料下載>人工智能>基于異質網絡層次的基因節點表示學習方法

      基于異質網絡層次的基因節點表示學習方法

      2021-03-26 | pdf | 0.96 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基因組測序技術的快速發展使得生物數據庫中的基因和基因組序列數據數量迅速增加，但其中仍有大量基因功能是未知的。為此，提出基于異質網絡層次注意力機制的基因節點表示學習方法HAGE，用以預測基因功能。結合多種來源的數據集，構建一個具有節點屬性的基因功能相關異質網絡，在網絡中使用層次注意力機制為每一個基因節點學習一個節點嵌入向量，該向量可用于后續的基因功能預測等任務。實驗結果表明，與Graphsage和GAT等方法相比，HAGE具有更好的預測性能。

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