计算机应用研究

作者：刘杰,金柳颀,景波,

单位：合肥工业大学a.工业与装备技术研究院;b.国家“111计划”老人福祉信息科技创新引智基地,合肥230000；

关键词：药物重定位,数据稀疏性,疾病特征,混合推荐,相似度,

基金：安徽省2017年度重点研究与开发计划项目(1704e1002221)；国家高等学校学科创新引智“111”计划资助项目(B14025)；；

针对基于协同过滤的药物重定位算法进行了研究，考虑到数据稀疏性对协同过滤算法的巨大影响，提出一种基于药物和疾病特征关联的药物重定位混合推荐算法。该算法不仅使用了药物和疾病关系数据，还利用了药物结构、靶蛋白、副作用以及药物—疾病特征矩阵等信息计算药物之间的相似性，降低了数据稀疏性对推荐效果的影响，提高了推荐精度。经过对比实验发现，该算法具备较好的推荐效果，并能够发掘具有潜在联系的药物—疾病组合，进一步验证了该算法可以有效地应用于药物重定位。

来源：2020年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2020年第3期