1.一种蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：包括：

步骤S1：获取任意两个待比对蛋白质相互作用网络的结构信息；

步骤S2：对每个蛋白质相互作用网络中所有节点的结构特征进行分层次提取，得到分层结构特征，并基于所述分层结构特征计算节点间的结构得分；

步骤S3：构造多层的加权图，所述加权图的每一层为蛋白质相互作用网络中所有节点组成的无向完全图，并将所述节点间的结构得分作为加权图的边权重，使每个节点在所述加权图上进行随机游走生成上下文序列；

将任意两个待比对蛋白质相互作用网络中每个节点对应的上下文序列输入词向量模型进行训练，得到每个节点对应的低维向量，计算每个节点对应的低维向量之间的距离作为节点间的拓扑相似性；

步骤S4：根据节点间序列相似性和所述节点间的拓扑相似性计算节点间的相似性得分，并基于所述节点间的相似性得分构建节点的相似性矩阵；

步骤S5：根据所述节点的相似性矩阵生成两个蛋白质相互作用网络的节点比对结果。

2.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S2中分层结构特征的公式为：其中，Rk(u)表示与节点u距离为k跳邻居节点的度序列向量， 表示节点u的k跳邻居节点中度为i的节点的个数，d表示网络中度的理想最大值。

3.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S2中基于所述分层结构特征计算节点间的结构得分，公式为：其中，Nk(u)表示网络中节点u的k跳邻居节点数目，Nk(v)表示网络中节点v的k跳邻居节点数目，Rk(u)表示与节点u距离为k跳邻居节点的度序列向量，Rk(v)表示与节点v距离为k跳邻居节点的度序列向量，dis(Rk(u),Rk(v))表示节点u与节点v度序列向量相近性且dis(Rk(u),Rk(v))＝||Rk(u),Rk(v)||2，|| ||2表示L2范数。

4.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S3中使每个节点在所述加权图上进行随机游走生成上下文序列的方法包括：节点在所述加权图的当前层游走、以及节点在所述加权图中从当前层切换到其他层游走生成上下文序列。

5.根据权利要求4所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S3中使节点在所述加权图的当前层游走时，在第k层加权图中节点u游走到节点v的概率公式为：其中，fk(u,v)表示第k层加权图中节点u和节点v之间的结构得分，u'、v'表示节点集V中的任意节点，∑u',v'∈Vfk(u',v')表示第k层加权图中所有节点之间边的权重之和。

6.根据权利要求4所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S3中节点在所述加权图中从当前层切换到其他层游走的概率公式为:其中，pk+1(u)表示节点u从第k层进入第k+1层对应节点的概率，pk‑1(u)表示节点u从第k层进入第k‑1层对应节点的概率，w(uk,uk+1)表示多层加权图中连接不同层之间的边权重，uk表示第k层的节点u，uk+1表示第k+1层的节点u。

7.根据权利要求6所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述多层加权图中连接不同层之间的边权重公式为：w(uk,uk+1)＝log(e+∑num|fk(u,v)＞avg(fk)|)其中，e表示常数值，fk(u,v)表示第k层加权图中节点u和节点v之间的结构得分，avg(fk)表示第k层加权图中所有边权重之和的平均值，num|·|表示数量。

8.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S3中两个蛋白质相互作用网络中每个节点对应的低维向量位于同一向量空间。

9.根据权利要求1所述的蛋白质相互作用网络比对方法，其特征在于：所述步骤S4中将节点间序列相似性和所述节点间的拓扑相似性结合,来计算节点间的相似性得分，公式为：其中，T(u,v)表示节点u和节点v的拓扑相似性且 r(u)表示节点

u的低维向量，r(v)表示节点v的低维向量，|·|表示向量的模，Seq(u,v)表示节点u和节点v的BLAST分数，maxSeq表示所有节点对中BLAST最大值，α表示平衡参数且α∈(0,1)。

10.一种蛋白质相互作用网络比对系统，其特征在于：包括：

获取模块：用于获取任意两个待比对蛋白质相互作用网络的结构信息；

分层提取与计算模块：用于对每个蛋白质相互作用网络中所有节点的结构特征进行分层次提取，得到分层结构特征，并基于所述分层结构特征计算节点间的结构得分；

拓扑相似性计算模块：用于构造多层的加权图，所述加权图的每一层为蛋白质相互作用网络中所有节点组成的无向完全图，并将所述节点间的结构得分作为加权图的边权重，使每个节点在所述加权图上进行随机游走生成上下文序列；

还用于将任意两个待比对蛋白质相互作用网络中每个节点对应的上下文序列输入词向量模型进行训练，得到每个节点对应的低维向量，计算每个节点对应的低维向量之间的距离作为节点间的拓扑相似性；

相似性矩阵构建模块：用于根据节点间序列相似性和所述节点间的拓扑相似性计算节点间的相似性得分，并基于所述节点间的相似性得分构建节点的相似性矩阵；

比对模块：用于根据所述节点的相似性矩阵生成两个蛋白质相互作用网络的节点比对结果。