基于相似性混合模型的蛋白质交互识别

• 作者: 牛耘 王宇伟 魏欧
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 蛋白质交互 关系相似性 单词相似性 K近邻分类 层次聚类
• 年，卷（期）: 2015,（7）
• 所属期刊栏目: 专栏
• 页码范围: 25-30,35
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.07.005

摘要

现有采用机器学习方法的蛋白质交互关系识别系统仅以单句为依据,并且存在标注数据缺乏导致训练集规模小的问题.为此,基于相似性混合模型提出一种新的蛋白质交互识别方法.采用基本的关系相似性(RS)模型做初始判断,利用大规模文本计算单词特征间的相似性,在基本RS模型的基础上通过特征聚类方式引入单词相似性模型,从而建立一个混合模型.实验结果表明,该方法能够取得较高且较均衡的精确度和召回率,而单词相似性的引入又进一步提高了F值,并且其直接利用已有的交互信息,可避免额外的人工标注.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛耘	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	24	86	5.0	8.0
2	魏欧	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	31	153	7.0	11.0
3	王宇伟	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	2	6	2.0	2.0