基于改进LF算法的PPI网络聚类方法

• 作者: 乐毅 吴云志 张友华 胡嘉伟
• 来源期刊: 湖南工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: PPI网络 蚁群聚类算法 边关联强度 聚类分析
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学·数理科学
• 页码范围: 56-59
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2847字
• 语种: 中文

摘要

研究蛋白质相互作用(Protein-Protein Interaction,PPI)网络是理解生命活动的重要途径之一,运用数据挖掘中的聚类分析方法去研究蛋白质相互作用已经成为生物信息学的热门领域.作为一种在PPI网络聚类分析中新兴的智能优化算法,蚁群聚类算法因其固有的简单性、灵活性和鲁棒性显示出了巨大应用潜力.将蚁群聚类算法应用到PPI网络聚类中,并进行了改进,提出了一种新的PPI网络聚类算法.算法引入边关联强度的概念并以边关联强度作为相似度参数,对蚁群聚类算法中的拾起/放下策略加以改进.算法在MIPS数据库中的PPI数据集上进行了聚类测试,实验结果表明新算法的聚类效果和运行效率都较为理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张友华	安徽农业大学信息与计算机学院	80	672	11.0	22.0
2	乐毅	安徽农业大学信息与计算机学院	31	118	5.0	10.0
3	吴云志	安徽农业大学信息与计算机学院	30	91	5.0	9.0
4	胡嘉伟	安徽农业大学信息与计算机学院	2	1	1.0	1.0