基于协同过滤的药物重定位算法

• 作者: 张佳 李进金 林梦雷 林耀进
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 药物重定位 协同过滤 适应症 副作用
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 834-841
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2015.04.021

摘要

药物重定位是指发现已上市或批准药物的新用途，受到了广泛的关注。为此，提出一种基于协同过滤的药物重定位算法。首先，收集药物及疾病的描述信息以构建药物―疾病关联矩阵。其次，根据药物对疾病有适应症和有副作用的相关信息，设计了一种刻画药物之间趋同程度的度量方法，该方法同时考虑了不同药物在适应症和副作用上的相似度。然后，搜寻目标药物的近邻以预测药物对疾病的评分。最后，采用平均绝对偏差和覆盖率二项评价指标衡量系统的预测质量。另外，针对某种特定疾病，利用新的协同过滤模型预测药物在该疾病上的未评分项，根据预测的评分信息发现对该疾病有治疗作用的药物。实验结果表明，该算法不仅能提高系统的预测质量，而且能够发现有治疗作用的药物―疾病组合，验证了所提算法能有效地应用于药物重定位。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李进金	闽南师范大学计算机学院	30	103	6.0	9.0
2	林梦雷	闽南师范大学计算机学院	35	120	7.0	10.0
3	林耀进	闽南师范大学计算机学院	42	204	7.0	11.0
4	张佳	闽南师范大学计算机学院	6	57	6.0	6.0