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摘要
摘要
在非欧几里得空间中，图机器学习是一种专注于处理图数据的机器学习方
法，能够有效地捕获图结构中实体之间的关系和结构信息。其在药物相互作用、
疾病网络等领域的应用具有重要意义。图机器学习通过深入挖掘节点之间的拓
扑结构，更精准地预测药物网络之间的相互作用，从而加速了药物筛选和个性
化治疗的进程。
本文系统地探讨了药物-药物和药物-疾病相互作用的重要性，并强调了准
确识别这些相互作用的紧迫需求。鉴于传统的生物技术实
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