Omega-N: Interpretable Structural Node Descriptors and Their Applicability Domain
Omega-N 通过局部化四个因子构建了十个可解释的结构节点描述符，无需训练或嵌入即可在六个领域评估中击败递归特征引擎并持平两项。该模型利用配置空超额修正和个人化 PageRank 邻域校正解决直接定位条件数差的问题，其性能提升在药物 - 靶点优先排序等蛋白质相互作用网络应用中显著，AUPRC 指标较六特征中心度电池提升 0.032 至 0.103。此外，该模型在三个构建中于独立 AP-MS 网络和标签源上复现了效果，并在 STRING 和 BioPlex 数据集上分别取得 0.0723 和 0.0560 的提升（p=0.00195）。两项统计量基于图结构和标签而非性能划分了八个基准测试，且 Omega-N 在两项基准测试中失利。