一种基于图神经网络的蛋白质K个最相似邻居查找方法

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本发明提出了一种基于图神经网络的蛋白质K个最相似邻居查找方法。这种方法的目的是在样本的特征空间中查找与查询点特征最相似的K个邻居, 从而对蛋白质的潜在相似关系进行挖掘。提出的方法是一种节点特征嵌入的图神经网络模型，它可以充分利用蛋白质之间的相互作用关系的网络拓扑特征、蛋白质的氨基酸序列、物化性质和几何性质等特征，并生成蛋白质节点的特征向量。根据节点特征向量求解蛋白质的K个最相似邻居。该图神经网络由图卷积神经网络、图注意力网络、和目标函数和近邻求解模块组成。K个最相似邻居是查找到达目标节点的欧式距离最短或与目标节点最相似的K个节点。实验结果表明本发明提出的方法在挖掘蛋白质的K个最相似邻居问题上可以得到较高的准确率。