【摘 要】
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采用较大相关种子簇方法优化种子选择,获得更佳的起始聚类,在种子生长过程中忽略蛋白质交互网络（PPI网络）中关联较小的边,筛选掉基因术语相似度较低关系连接,提升算法的效率与
【机 构】
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广西大学计算机与电子信息学院,广西科技信息网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61462005）, 广西自然科学基金项目（2014GXNSFAA118396）, 广西研究生教育创新计划基金项目（YCSZ2014034）, 广西教育厅-广西大学博士点建设基金项目（P11900119）
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采用较大相关种子簇方法优化种子选择,获得更佳的起始聚类,在种子生长过程中忽略蛋白质交互网络（PPI网络）中关联较小的边,筛选掉基因术语相似度较低关系连接,提升算法的效率与聚类结果的精确度,通过融合拓扑结构和语义相似度优化计算熵值,提高熵值代表的信息量,获得更佳的PPI网络聚类结果。实验结果表明,与已有算法相比,该方法能获得更大f-score的聚类结果,聚类时间更短。
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