生物复杂网络motif发现的并行算法

• 作者: 孙佳敏 朱嘉富 杨伏长 谢江
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 网络motif发现 子图枚举 同构比较 并行化 消息传递接口
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 2018年全国开放式分布与并行计算学术年会(DPCS 2018)论文
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5840字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018071655

摘要

生物复杂网络motif发现是一种研究生物网络的重要方法,它基于复杂网络的理论研究,以新的视角来研究生命现象和生命机制,但是在处理较大的网络规模或者需挖掘较大的motif时计算效率低.针对这个问题,在现有串行网络motif发现算法ESU的基础上,提出一种基于消息传递接口(MPI)的并行化ESU算法.该方法在ESU计算过程中优化了节点值以解决节点值依赖问题,并以ESU算法的子图发现策略统计各节点子图数,利用动态规划策略寻找最佳节点分配策略以解决负载不均衡问题.模拟网络数据和真实生物网络数据的实验结果表明,并行化ESU算法优化了节点值依赖问题,实现了基于动态规划的负载均衡策略,其运行时间比串行算法缩短了90％,并且该并行算法对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性,有效地提高了网络motif发现问题的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢江	上海大学计算机工程与科学学院	31	185	5.0	13.0
2	杨伏长	上海大学计算机工程与科学学院	3	2	1.0	1.0
3	孙佳敏	上海大学计算机工程与科学学院	2	2	1.0	1.0
4	朱嘉富	上海大学计算机工程与科学学院	2	2	1.0	1.0