1.一种基于相似性约束的miRNA‑疾病关联预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取miRNA‑疾病关联矩阵、miRNA功能相似性矩阵和疾病语义相似性矩阵；

基于相似性约束的目标函数，将邻接矩阵、miRNA功能相似性矩阵和疾病语义相似性矩阵作为训练数据，自适应学习得到新的miRNA‑疾病关联矩阵。

2.如权利要求1所述的miRNA‑疾病关联预测方法，其特征在于，获取miRNA‑疾病关联矩阵包括：获取miRNA和疾病的关系数据，构建邻接矩阵。

3.如权利要求1所述的miRNA‑疾病关联预测方法，其特征在于，获取疾病语义相似性矩阵包括：

获取疾病语义数据，构建有向无环图，其中，节点表示疾病，节点间的有向边表示疾病之间的层次关系；

采用祖先节点对该节点贡献值的累加和作为该节点的语义值，计算疾病之间的语义相似度，得到疾病语义相似性矩阵。

4.如权利要求1所述的miRNA‑疾病关联预测方法，其特征在于，所述相似性约束的目标函数为：

其中，SM表示新的miRNA功能相似性矩阵，SD表示新的疾病语义相似性矩阵，F表示新的miRNA‑疾病关联矩阵，AM表示miRNA功能相似性矩阵，AD表示疾病语义相似性矩阵，Fi，Fj分别表示第i个miRNA和第j个miRNA与所有疾病的关联向量。

5.一种基于相似性约束的miRNA‑疾病关联预测系统，其特征在于，包括：真实关联数据获取模块，被配置为：获取miRNA‑疾病关联矩阵；

相似性矩阵获取模块，被配置为：获取miRNA功能相似性矩阵和疾病语义相似性矩阵；

自适应学习预测模块，被配置为：基于相似性约束的目标函数，将邻接矩阵、miRNA功能相似性矩阵和疾病语义相似性矩阵作为训练数据，自适应学习得到新的miRNA‑疾病关联矩阵。

6.如权利要求5所述的miRNA‑疾病关联预测系统，其特征在于，获取miRNA‑疾病关联矩阵包括：获取miRNA和疾病的关系数据，构建邻接矩阵。

7.如权利要求5所述的miRNA‑疾病关联预测系统，其特征在于，获取疾病语义相似性矩阵包括：

获取疾病语义数据，构建有向无环图，其中，节点表示疾病，节点间的有向边表示疾病之间的层次关系；

采用祖先节点对该节点贡献值的累加和作为该节点的语义值，计算疾病之间的语义相似度，得到疾病语义相似性矩阵。

8.如权利要求5所述的miRNA‑疾病关联预测系统，其特征在于，所述相似性约束的目标函数为：

其中，SM表示新的miRNA功能相似性矩阵，SD表示新的疾病语义相似性矩阵，F表示新的miRNA‑疾病关联矩阵，AM表示miRNA功能相似性矩阵，AD表示疾病语义相似性矩阵，Fi，Fj分别表示第i个miRNA和第j个miRNA与所有疾病的关联向量。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑4任一项所述的miRNA‑疾病关联预测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑4任一项所述的miRNA‑疾病关联预测方法。