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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明涉及分子性质预测技术领域，特别是指一种基于知识图谱和信息瓶颈的分子性质预测方法及装置。所述方法包括：表征分子与官能团、化学元素及其化学属性之间的关联关系，充分利用化学领域的基础知识，挖掘分子之间的潜在语义关联；基于信息瓶颈原理的知识增强策略，设计三个互信息项联合优化，实现了为每个输入分子从分子知识图谱中识别出一个“最小充分”的知识子图，作为分子语义信息的知识增强；基于知识图谱和信息瓶颈的分子性质预测方法，整合分子拓扑结构信息和分子知识图谱语义信息，提升分子属性预测的性能。
主权项：1.一种基于知识图谱和信息瓶颈的分子性质预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、基于现有化学数据库构建分子知识图谱，所述分子知识图谱中的元素包括：分子、官能团、元素及分子属性的异质关联信息；S2、对待预测分子进行预处理，获得分子嵌入表示；S3、基于知识图谱嵌入模型，对所述分子知识图谱进行学习，获得所述分子知识图谱中实体和关系的嵌入表示；S4、基于所述分子嵌入表示，结合所述分子知识图谱中实体和关系的嵌入表示，进行分子知识图识别，获得所述待预测分子的预测信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种基于知识图谱和信息瓶颈的分子性质预测方法及装置
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