針對基于協(xié)同過濾的藥物重定位算法進行了研究,考慮到數(shù)據(jù)稀疏性對協(xié)同過濾算法的巨大影響,提出一種基于藥物和疾病特征關(guān)聯(lián)的藥物重定位混合推薦算法。該算法不僅使用了藥物和疾病關(guān)系數(shù)據(jù),還利用了藥物結(jié)構(gòu)、靶蛋白、副作用以及藥物—疾病特征矩陣等信息計算藥物之間的相似性,降低了數(shù)據(jù)稀疏性對推薦效果的影響,提高了推薦精度。經(jīng)過對比實驗發(fā)現(xiàn),該算法具備較好的推薦效果,并能夠發(fā)掘具有潛在聯(lián)系的藥物—疾病組合,進一步驗證了該算法可以有效地應(yīng)用于藥物重定位。 

【文章來源】：計算機應(yīng)用研究. 2020,37(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 藥物重定位算法
2 藥物—疾病特征關(guān)系向量
3 基于藥物—疾病特征矩陣的混合推薦
    3.1 基本原理
    3.2 相似度計算
    3.3 評分表示方法
4 實驗結(jié)果分析
    4.1 評測指標(biāo)
    4.2 實驗結(jié)果
5 結(jié)束語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于協(xié)同過濾的藥物重定位算法[J]. 林耀進,張佳,林夢雷,李進金.  南京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)). 2015(04)
[2]非線性組合的協(xié)同過濾推薦算法[J]. 李國,張智斌,劉芳先,姜波,姚文偉.  計算機應(yīng)用. 2011(11)
[3]頭孢曲松對肺炎鏈球菌和流感嗜血桿菌體外抗菌活性的研究[J]. 陸權(quán),張泓,季芳,陸敏.  臨床兒科雜志. 2001(05)

碩士論文
[1]協(xié)同過濾算法在藥物重定位中的研究與應(yīng)用[D]. 章嘯.東華大學(xué) 2017



本文編號：3534021