利用复杂网络分析方法研究基因本体隐藏结构信息

• 作者: 唐晋韬 王戟 王挺
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基因本体 复杂网络分析 中心性度量
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 31-35
• 分类号: TP311
• 字数: 723字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2010.01.007

摘要

为解决大规模本体理解问题,提出了一个从复杂网络分析的角度研究大规模本体结构信息和重要概念挖掘的方法.通过将基因本体的各种视图转换为网络进行全面分析,证明了整个基因本体具有明显的复杂网络特征,尤其是"小世界特性"和"无标度特性";但其子本体的复杂网络特性没有这么明显,往往只具有"无标度特性"而没有"小世界特性".同时,利用网络分析中常用的节点重要性度量算法对本体中的重要概念进行挖掘.在此基础上,提出了基于MEDLINE信息检索结果的概念重要性评价算法,评估几种节点重要性算法用于本体重要概念挖掘任务的正确性.实验结果表明介数中心性算法在各种节点重要性度量算法中最适合于本体重要概念挖掘.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王戟	国防科学技术大学并行与分布处理国家重点实验室	44	1257	17.0	35.0
2	王挺	国防科学技术大学计算机学院	34	445	12.0	20.0
3	唐晋韬	国防科学技术大学计算机学院	10	134	6.0	10.0