本发明实施例公开了一种预测新冠病毒适应药物的药物重定位方法，包括：步骤1：采用WKNKN算法处理人类药物‑病毒关联数据集；步骤2：分别计算药物和病毒的杰卡德相似性和高斯核相似性；步骤3：利用中心核对称多核学习方式进行整合，从而分别获得药物和病毒的综合相似性矩阵；步骤4：结合处理完的人类药物‑病毒关联数据集信息，通过压缩感知算法补全原人类药物‑病毒关联数据集中缺失的关联，得到预测概率矩阵；步骤5：作为药物‑病毒的预测结果矩阵。本发明结合中心核对称的多核学习模型的压缩感知方法去预测药物与疾病的潜在关联概率，并进行实验验证该方法作为寻找能与新冠病毒作用的药物研发辅助工具的可行性。