一种基于相似性网络融合的药物相互作用预测方法

本发明公开了一种基于相似性网络融合的药物相互作用预测方法，涉及生物医学技术领域，包括：整合多个知名药物数据库中的药物数据集，提取药物特征数据；根据从药物数据集提取的特征计算相似性，并构建相似性矩阵；计算每个相似性矩阵的熵值和相似性矩阵之间的成对距离，优先选择出信息量最大的相似性矩阵；采用相似性网络融合技术将选择的相似性矩阵合并，得到融合相似性矩阵；根据得到的融合相似性矩阵构建交互矩阵；利用药物的融合相似性矩阵和交互矩阵对卷积神经网络CNN模型进行训练，将训练后CNN网络模型在测试数据上实现药物相互作用预测。本发明通过结合相似网络融合技术和卷积神经网络模型，显著提高了药物相互作用预测的精度和可靠性。