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在main.py文件中的第16行
main.py
adj = constructHNet(train_drug_dis_matrix, drug_matrix, dis_matrix)
utils.py文件中
utils.py
def constructHNet(drug_dis_matrix, drug_matrix, dis_matrix): mat1 = np.hstack((drug_matrix, drug_dis_matrix)) mat2 = np.hstack((drug_dis_matrix.T, dis_matrix)) return np.vstack((mat1, mat2))
此处构造了异构网络,后续将作为input graph G,但是好像并没有如论文中所言(论文中的构造异构网络部分)对相似性矩阵进行归一化操作?
It has been processed in advance. For more normalization details, please see https://github.com/xiangyue9607/SCMFDD/blob/master/Experiment_SCMFDD_All.m#L224
好的,多谢
在
main.py
文件中的第16行utils.py
文件中此处构造了异构网络,后续将作为input graph G,但是好像并没有如论文中所言(论文中的构造异构网络部分)对相似性矩阵进行归一化操作?