在传统药物研发领域，平均每个新药研发周期需要12年、耗资26亿美元的行业困境，与仅20%候选药物能通过二期临床试验的残酷现实形成鲜明对比。这种高成本低效率的模式正在被元学习（Meta-Learning）技术打破，特别是在数据稀缺的靶点发现和化合物筛选环节，元学习框架展现出了突破性的应用价值。一、元学
标签： 图神经网络
双剑合璧：图神经网络与BERT的协同优化如何重塑推荐系统新范式
推荐系统的演进正在经历从单一模型到多模态协同的范式转变。面对用户行为稀疏性、动态兴趣漂移、多模态数据融合三大技术瓶颈，传统深度学习模型已显露疲态。我们提出基于图神经网络（GNN）与BERT的协同优化框架，通过三个关键技术突破实现推荐效果质的飞跃。 一、异构信息网络的动态建模 ...
知识图谱驱动的推荐系统：突破冷启动瓶颈的工程实践
在数字经济时代，推荐系统面临着用户行为稀疏与商品长尾分布的双重挑战。基于协同过滤的传统方法在应对新用户、新商品场景时往往束手无策，这正是知识图谱技术展现价值的战略机遇。本文提出基于动态图谱嵌入的混合推荐框架，通过构建多维语义网络实现推荐系统的认知升级。 ...