1.一种多模态药物知识图谱的知识表征与推理方法，其特征是，包括以下步骤：S1.构建多模态药物知识图谱：分析整合药物主成分的化学结构，并将这些信息融入药物知识图谱中，为模型提供药物的分子式结构特征和统一表征；

S2.对多模态药物知识图谱上的药物显性特征进行提取并表示：提取多模态药物知识图谱中的药物特征，包括药物主成分的化学分子式结构图特征，然后通过图神经网络技术提取分子结构式的拓扑结构特征对药物特征进行表示；

步骤S2包括数据预处理、药物主成分的分子表示和分子结构式图卷积表示三部分，具体步骤如下：S2.1.数据预处理：在提取药物特征之前，通过对多模态数据进行彻底的清洗和预处理来确保数据质量和一致性；

S2.2.药物主成分的分子表示：通过在相同化学键表下保持原空间中的特性在药物成分化学分子式图表示过程中引入镜像投影机制，来捕捉沿不同化学键的信息特征，计算公式为：其中，

S2.3.分子结构式图卷积表示：采用

其中，

其中，

S3.对待推理药物-药物的关系路径规则进行表示：通过路径的图卷积算法筛选出待推理药物-药物之间的路径，然后以查询药物为中心广度遍历生成的S4.预测推理结果得分：将获得关系路径规则表示向量喂给全连接层，预测在候选答案上的得分，以确定药物-药物间的潜在互作用。

2.根据权利要求1所述的一种多模态药物知识图谱的知识表征与推理方法，其特征是：步骤S1中，在构建多模态药物知识图谱的过程中，通过图神经网络技术对药物的分子式结构特征进行处理，分析药物化合物的分子结构，并提取其特征，然后将提取到的特征进行融合来构建药物知识图谱中。

3.根据权利要求2所述的一种多模态药物知识图谱的知识表征与推理方法，其特征是：步骤S3包括设计融合全局信息的门控制循环神经元和设计融合全局信息的门控制循环神经元：通过建模药物知识图谱的关系规则特点设计融合全局信息的门控制循环神经元，关系规则特点包含沿路径的关系组合的顺序性和来自全局的关系特征，融合全局信息的门控制循环神经元结构被定义的公式为：其中，

其中，

4.根据权利要求3所述的一种多模态药物知识图谱的知识表征与推理方法，其特征是：其中，

然后通过查询特征

其中，

最后通过最小门控循环神经网络

其中，

5.根据权利要求4所述的一种多模态药物知识图谱的知识表征与推理方法，其特征是：步骤S4中，将最终表示向量喂给全连接层，预测在候选答案上的得分并确定药物间的潜在互作用，求问题对其中，