基于节点类别敏感的知识图谱学习和门控增强元路径语义融合的药物和微生物关联预测方法

本发明公开一种基于节点类别敏感的知识图谱学习和门控增强元路径语义融合的药物和微生物关联预测方法，包括：构建药物和微生物实体知识图谱；基于类别敏感的transformer交互注意力机制整合各实体特征表示间的多样联系，得到实体特征；基于生物学语义构建多个元路径，通过递归门控策略学习每一条元路径特有的语义特征，融合多个元路径的上下文联系，得到节点语义特征；在多视角下平衡实体特征和节点语义特征。本发明通过实体类别敏感的transformer交叉注意力机制、融合多个元路径上下文语义的递归门控策略，以及实体类别敏感的对比学习策略，增强了知识图谱和元路径视角下的特征一致性，提高药物和微生物关联预测的准确性。