非树型网络模体发现算法

• 作者: 周晓锋 覃桂敏 高琳
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 生物网络 概率网络模体 子图挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2420-2426
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6379字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2009.11.011

摘要

现有的大多数网络模体发现算法发现网络中的确切模体,但是由于生物数据是不完整的,有噪声的,而且生命过程具有动态性,概率网络模体具有更实际的意义.本文提出了非树型网络模体发现算法,寻找由一组相似子图组成的概率网络模体.在该算法中,首先提出子图挖掘算法ESN挖掘网络中所有给定规模的非树型子图,然后进行多图比对,最后基于统计模型和对应的得分函数,用模拟退火算法求得网络模体.对E.coil和Yeast的基因调控网络的仿真实验表明,该算法能够高效地发现生物网络中的概率模体.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高琳	西安电子科技大学计算机学院	43	810	16.0	28.0
2	覃桂敏	西安电子科技大学计算机学院	6	108	5.0	6.0
6	周晓锋	西安电子科技大学计算机学院	1	11	1.0	1.0