内容易识别性（Content Recognizability）并非AI亲和力领域的标准新指标，现有的搜索结果中未直接提及此概念与推荐系统的影响。 该查询可能指药物-靶点亲和力（DTA）预测中的结构易识别性或数据质量指标，这些在AI药物发现中影响模型推荐高亲和力分子的准确性。
相关AI亲和力预测进展
- 深度学习模型提升亲和力预测精度：如DeepDTA使用双通道CNN处理药物SMILES和蛋白质序列，MAE低至0.5 pKd单位，比传统方法提升30%以上；WideDTA引入配体最大公共子结构（LMCS）特征，提升局部模式捕获。
- 复合体结构质量作为“易识别性”代理指标：AI预测复合物用于训练机器学习评分函数（MLSF）时，新指标包括SCC>85%（结构相似性）和CAPs数量>8（关键原子对），可将亲和力预测误差控制在±0.15 kcal/mol，与实验结构相当，支持推荐可靠结合分子。
- 生成-预测框架优化推荐：Diffusion模型（如DrugDiff）结合亲和力预测，从头生成高亲和力分子，并优化ADMET属性，实现闭环设计，提高推荐效率。
对推荐系统的影响
高质量“易识别”特征（如结构相似性>60%、置信度>0.9）使合成数据替代实验数据，保持MLSF性能，用于推荐药物候选物，避免泛化受限。 在推荐场景中，低MAE模型（如TransformerCPI，AUPR提升15%）直接加速靶点验证，模拟给药方案成功率，提高临床试验患者匹配。
搜索结果聚焦药物亲和力，未覆盖通用内容推荐（如视频/新闻）的易识别性指标。若指此，可补充为AI推荐中内容可辨识度影响用户点击率，但缺乏直接来源支持。 未来方向强调从预测到设计的跨越，强调数据质量控制。
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