推荐系统算法在生物信息学中应用的研究进展

• 作者: 于海帆 刘宏生 张力 胡桓 赵琪
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 医学
• 关键词: 长非编码RNA 蛋白质 推荐系统算法 智能算法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 生命与环境科学
• 页码范围: 357-363
• 页数: 7页
• 分类号: R857.3
• 字数: 3650字
• 语种: 中文

摘要

推荐系统算法是一种应用非常广泛的智能算法,比如对用户进行商品推荐.应用推荐系统算法,不仅节约时间,还可以节约资源.除了应用在商品推荐方面,推荐系统算法还可应用于生物信息学研究方面,比如预测长非编码RNA与疾病的关系,长非编码RNA与蛋白质的关系等.随着生物技术和医学研究的发展,越来越多的实验结果表明长非编码RNA与蛋白质的关系在疾病的发展过程中愈发重要.另一方面,生物实验研究不仅耗费很多资源,花费的时间也很多,而且准确性不一定高,所以发展节约资源且高效的智能算法是必然趋势.就以智能算法中的推荐系统算法为例,叙述长非编码RNA的概念以及推荐系统算法的概念,推荐系统算法的应用领域,优点与局限性;然后讨论推荐系统算法在生物信息学领域中的应用;接着详述如何用改进的二分投影推荐算法预测长非编码RNA-蛋白质相互作用关系;最后讨论推荐系统算法发展趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宏生	辽宁大学生命科学院	66	348	9.0	16.0
5	赵琪	辽宁大学数学院	6	8	1.0	2.0
6	张力	辽宁大学生命科学院	9	8	2.0	2.0
7	胡桓	辽宁大学生命科学院	8	4	1.0	1.0
8	于海帆	辽宁大学数学院	1	1	1.0	1.0