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摘要:
针对现有的快速方差分析算法进行并行可扩展性改进,设计一种高效的并行计算模型,并提出一种基于 MapReduce 模型的基因-基因相互作用识别算法MR-ANOVA 算法。该算法有效解决了现有基因-基因相互作用识别算法在海量数据规模下普遍存在计算复杂度过高的问题。实验结果表明,该算法充分利用了云平台的并行计算能力,随着数据量的增大,加速比逐渐接近于集群数量,可高效准确地完成基因-基因相互作用的识别。
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 云平台下基因-基因相互作用识别算法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 基因-基因相互作用 MapReduce模型 云计算
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 546-550
页数 5页 分类号 TP311.1
字数 3477字 语种 中文
DOI 10.13413/j.cnki.jdxblxb.2014.03.26
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘桂霞 吉林大学计算机科学与技术学院 35 116 6.0 8.0
2 李涵 吉林大学计算机科学与技术学院 23 116 6.0 10.0
3 李广力 吉林大学计算机科学与技术学院 6 8 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (18)
共引文献  (231)
参考文献  (5)
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引证文献  (2)
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1996(1)
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2005(1)
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2019(2)
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  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
基因-基因相互作用
MapReduce模型
云计算
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导