半监督分类学习问题在生物信息学中的研究进展——以间谍算法为例

• 作者: 刘宏生 张越 胡桓 赵琪
• 来源期刊: 辽宁大学学报（自然科学版）
• 学科: 生物学
• 关键词: 生物信息学 智能算法 半监督分类学习 间谍算法
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 资源环境与生命科学
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: Q332
• 字数: 4204字
• 语种: 中文

摘要

近年来,随着生命科学研究的不断发展,生物信息学这个利用智能算法处理生物数据的新型交叉学科越来越受到科研工作者的关注.机器学习在智能算法的研究中占据极其重要的地位,而机器学习中的半监督分类学习在生物信息学中有着广泛应用.以半监督分类学习中的间谍算法为例,首先回顾了半监督分类学习的发展历程,分析了该方法的研究现状,然后描述了间谍算法在生物信息学研究中的应用,最后总结了间谍算法的优势和局限性,并且讨论了可以改进的方向和未来的发展.

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	胡桓	辽宁大学生命科学院	8	4	1.0	1.0
7	张越	辽宁大学数学院	1	0	0.0	0.0