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蛋白质交互信息对生物、医药研究有着重要意义，是生物医学领域一项重要的研究内容。对基于大规模语料库的蛋白质交互识别，直接利用已有的PPI数据库，能显著降低人工标注的代价。为此，在大规模语料库的基础上，提出了基于Minimum Cuts的蛋白质交互识别方法。在关系相似性框架下，Minimum Cuts分类器不仅采用SVM算法对单个蛋白质对进行初步分类预测，还利用蛋白质对之间的相似性约束判断结果，使分类结果更加准确。实验结果表明，利用Minimum Cuts分类器进行PPI的识别结果优于SVM分类器的识别结果。