在制药科学中，识别药物和靶标蛋白之间的潜在相互作用至关重要。在基因组药物发现中，相互作用的实验验证费力且昂贵；因此，需要高效、准确的计算机模拟技术来预测潜在的药物-靶标相互作用，以缩小实验验证的搜索空间。在这项工作中，我们提出了一个新框架，即多图正则化核范数最小化，它从三个输入预测药物和靶标蛋白之间的相互作用：已知的药物-靶标相互作用网络、药物之间的相似性以及靶标之间的相似性。所提出的方法侧重于寻找一个低秩相互作用矩阵，该矩阵由图编码的药物和靶标的接近度构成。先前关于药物靶标相互作用 (DTI) 预测的研究表明，结合药物和靶标的相似性有助于通过保留原始数据的局部几何形状更好地学习数据流形。但是，对于哪种相似性以及哪种组合最能帮助完成预测任务，目前还没有明确的共识。因此，我们建议使用各种药物间相似性和靶标间相似性作为多图拉普拉斯（药物/靶标）正则化项，以详尽地捕获近似值。使用标准评估指标（AUPR 和 AUC）对四个基准数据集进行的大量交叉验证实验表明，所提出的算法提高了预测性能，并且大大优于最近最先进的计算方法。软件可在 https://github.com/aanchalMongia/ MGRNNMforDTI 上公开获取。