【摘 要】
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针对使用单一拓扑信息进行生物网络比对,难以提高比对质量的问题,本文提出了3种拓扑度量方法用于网络比对,以提高比对质量.主要工作分为3个部分:1)首次提出了相关值的概念,用以衡量同一网络中结点间的相似性;2)为了更充分地挖掘不同网络结点间的相似性信息,提出了一种基于特征向量中心性的拓扑得分计算方法,并将其应用于模块内比对阶段得分函数的构造;3)考虑到网络的模块化性质,引入了保守边,以便能最大限度的获取不同网络模块间的边保守信息.通过对Iso-Base数据库中的6个物种对进行实验,结果表明,本文算法ECAli
【机 构】
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江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡214122;江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡214122;江南大学 江苏省模式识别与计算智能工程实验室,江苏 无锡214122
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针对使用单一拓扑信息进行生物网络比对,难以提高比对质量的问题,本文提出了3种拓扑度量方法用于网络比对,以提高比对质量.主要工作分为3个部分:1)首次提出了相关值的概念,用以衡量同一网络中结点间的相似性;2)为了更充分地挖掘不同网络结点间的相似性信息,提出了一种基于特征向量中心性的拓扑得分计算方法,并将其应用于模块内比对阶段得分函数的构造;3)考虑到网络的模块化性质,引入了保守边,以便能最大限度的获取不同网络模块间的边保守信息.通过对Iso-Base数据库中的6个物种对进行实验,结果表明,本文算法ECAlign获得了更高拓扑质量的比对,同时与现有的其他方法相比,本文方法的综合表现最好.
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