复杂网络节点相似性算法及其在癫痫病辅助诊断的应用

• 作者: 于云莉 何艳 赵晓婷
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 复杂网络 节点相似性 链路预测 癫痫
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 9-15
• 页数: 7页
• 字数: 5778字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005554

摘要

节点相似性分析是链路预测和社团挖掘中的重要部分.引入CN(Common Neighbor,共同邻居)算法、RA(Resource Allocation,资源分配)算法、AA(Adamic-Adar)算法、Sorenson算法等四种节点相似性算法作用于真实网络以及仿真网络(即小世界网络和无标度网络)网络,计算AUC(Area Under the Curve,曲线下面积)曲线从而比较算法的预测准确性,结果表明RA算法的预测准确性优于其他三种算法.随后将四种算法用于分析8例全身性癫痫患者脑电数据功能连接网络,结果发现RA算法预测准确性最佳,通过RA算法能确定最大节点相似度组成的节点簇,为量化大脑功能状态提供客观指标,未来可以将该方法用于临床辅助诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何艳	贵州医科大学生物与工程学院	13	32	3.0	5.0
2	于云莉	贵州医科大学附属医院神经内科	18	37	4.0	6.0
3	赵晓婷	贵州医科大学生物与工程学院	1	3	1.0	1.0