第四章 基于双向推荐预填充的 lncRNA-疾病关联预测模型 3641 引言 3642 问题阐述和模型流程结构 37421 问题阐述 37422 BRLDA的流程结构 3743 数据集预处理 3844 基于双向推荐预填充的 lncRNA-疾病关联预测 3945 实验结果与分析 41451 与其他方法比较 41452 案例分析 4346 本章小结 47根据目录分析第三章内容不少

第三章介绍了基于矩阵分解的 lncRNA-疾病关联预测模型，并利用该模型对数据集进行了实验分析。该模型采用了矩阵分解技术，将 lncRNA-疾病关联矩阵分解成两个低维矩阵，从而得到 lncRNA 和疾病的潜在特征向量，进而实现 lncRNA-疾病关联预测。

在实验分析中，该模型的预测准确率较高，但也存在一些不足之处。首先，该模型没有考虑到 lncRNA 和疾病之间的互作关系，即 lncRNA 和疾病之间可能存在相互作用的情况。其次，该模型没有考虑到 lncRNA 和疾病的相似性，即相似的 lncRNA 和疾病可能具有相似的关联关系。因此，为了提高 lncRNA-疾病关联预测的准确率，需要采用更加细致的方法进行分析和预测。

基于此，第四章提出了一个新的 lncRNA-疾病关联预测模型——基于双向推荐预填充的 lncRNA-疾病关联预测模型。该模型采用了双向推荐的思想，将 lncRNA 和疾病看作两个推荐系统，分别对另一个系统进行推荐。同时，该模型利用预填充技术，将已知的 lncRNA-疾病关联信息作为先验信息，对未知的关联进行预测。

具体地，该模型的流程结构包括三个部分：（1）基于矩阵分解的 lncRNA-疾病关联预测；（2）基于 lncRNA 的双向推荐预测疾病；（3）基于疾病的双向推荐预测 lncRNA。其中，第二部分和第三部分的推荐结果作为预填充信息，用于优化第一部分的 lncRNA-疾病关联预测结果。

在实验分析中，该模型相比于其他方法具有较高的预测准确率，并且能够有效地处理 lncRNA 和疾病之间的互作关系和相似性。此外，该模型还采用了案例分析的方法，对预测结果进行了更加深入的解释和分析。

综上所述，第三章和第四章介绍了两种不同的 lncRNA-疾病关联预测模型，并对数据集进行了实验分析。这些模型为 lncRNA-疾病关联的预测和研究提供了新的思路和方法。同时，这些模型也存在一些需要进一步改进和完善的方面，需要进行更加深入的研究和探讨