AAAI'25 | 融合分隔：协同专家混合模型用于数据稀缺环境下的药物-靶点相互作用预测

主要观点总结

该文章介绍了在药物-靶点交互（DTI）预测中，针对数据稀缺和标签稀缺的问题，提出了一种新的模型框架MoseDTI。该模型融合了内在数据和外在数据，通过两个独立的专家进行预测，并设计了协同机制来利用未标注数据，从而提高模型的预测性能。文章还介绍了实验设置和结果。

关键观点总结

关键观点1: MoseDTI模型解决了数据稀缺和标签稀缺的问题。

MoseDTI模型通过融合内在数据和外在数据，设计两个独立的专家进行预测，并根据样本特性自适应地调整专家输出。此外，模型还引入了专家协同机制，利用未标注数据提高预测性能。

关键观点2: MoseDTI模型的实验设置和结果。

实验设置了不同的数据稀缺场景，包括仅有内在数据、仅有外在数据以及两者都存在的情况，并且对比了MoseDTI与其他方法在性能上的差异。结果显示，MoseDTI在所有稀缺设置下均显著优于现有方法。此外，消融实验表明专家协同机制和专家混合架构对整体性能有重要影响。

关键观点3: AI TIME的相关介绍。

AI TIME是一个旨在探讨人工智能领域问题的平台，通过举办活动、邀请讲者等方式，促进思想碰撞和学术交流。

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