群落划分方法在免疫网络中的比较

• 作者: 彭昱静 邹盛荣 陈彦
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 数学
• 关键词: 复杂网络 群落算法 免疫网络 二分图 生物信息学
• 年，卷（期）: 2011,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 4432-4435
• 分类号: O157.5
• 字数: 3557字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.18.070

摘要

为了能够较为准确的寻找大规模复杂网络中的社团结构,很多学者提出了寻找社团结构的算法.论文将三种不同的典型的群落算法用于免疫网络中,经过不同的算法比较,我们发现 BC-Finder 算法划分的群落跟我们的因子的通道生物功能群落较为贴近.而KT algorithm 提出的快速算法得出的结果与我们的生物群落贴近的较差,而 CH algorithm 算法划分的结果介于它们两者之间,跟BC-Finder 的结果较为接近.三种算法都各有其特点,KT algorithm 的群落定义是基于网络的拓扑结构的,没有考虑网络中节点的功能因素,而CH algorithm 和 BC-Finder 的群落定义不但考虑到了网络的拓扑也兼顾到网络的功能.同时我们也发现细胞分泌介质关系可能跟因子生物通道功能存在着某种关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈彦		4	1	1.0	1.0
2	彭昱静		3	0	0.0	0.0