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摘要:
针对目前蛋白质提取方法仅以单句信息为依据的不足,文中提出了以相似性为框架基于大规模文本的蛋白质交互关系识别方法。首先通过搜索医学文献数据库建立蛋白质对的签名档,然后提取签名档中的重要特征建立蛋白质对的向量空间模型,最后通过K近邻分类方法判断蛋白质对的交互关系。实验比较了向量空间模型下不同的距离度量策略对分类效果的影响,得出了比较合理的衡量相似性的函数。结果表明基于大规模文本采用基于余弦距离度量相似性的近邻方法识别蛋白质交互关系取得了较高且均衡的精确度和召回率,并且此方法直接利用了已有的交互信息,从而免除了额外的人工标注负担。
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主体结构
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内容分析
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文献信息
篇名 基于关系相似性的蛋白质交互作用识别
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 关系相似性 蛋白质交互 空间向量模型 K近邻分类
年,卷(期) 2015,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 42-46
页数 5页 分类号 TP391
字数 4341字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2015.02.010
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 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 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
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
关系相似性
蛋白质交互
空间向量模型
K近邻分类
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
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