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基于局部紧耦合结构的模块性优化社区检测方法

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东南大学学报（自然科学版） 2014年第3期44卷 504-509页

作者：张华健王有权伍之昂孙知信南京邮电大学物联网学院南京210003 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京财经大学江苏省电子商务重点实验室南京210003

利用局部紧耦合结构提升社区检测的模块性优化质量.首先,定义了4类边缘紧耦合结构,并提出了一种具有线性复杂度的边缘紧耦合结构挖掘算法.其次,分别选择k-clique,k-clan,k-plex结构作为核心紧耦合结构,并以长结构优先和短结构优先2种策... 详细信息

利用局部紧耦合结构提升社区检测的模块性优化质量.首先,定义了4类边缘紧耦合结构,并提出了一种具有线性复杂度的边缘紧耦合结构挖掘算法.其次,分别选择k-clique,k-clan,k-plex结构作为核心紧耦合结构,并以长结构优先和短结构优先2种策略将边缘与核心紧耦合结构合并.然后,将合并后的局部紧耦合结构融入模块性优化过程,提出了一种NFN算法.该算法将每个局部紧耦合结构初始化为独立社区,不断凝聚模块性增量最大的2个社区,直至找到预定义数量的社区.6个真实数据集上针对外部指标和内部指标的实验结果均表明,相比于传统的FN算法,NFN算法能发现更高质量的社区.在参数设置方面,长结构优先策略优于短结构优先策略,且采用k-clique结构作为核心紧耦合结构优于采用其他结构.因此,长结构优先策略结合k-clique成为NFN算法的最佳参数组合.

关键词：社区检测模块性 FN算法社会网络紧耦合结构

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用于基因芯片数据分析的模块性图聚类方法

华南理工大学学报（自然科学版） 2013年第12期41卷 101-106页

作者：李力曹以诚毛晓帆华南理工大学生物科学与工程学院广东广州510006

图聚类是一种重要的聚类算法,可有效应用于蛋白质作用网络和芯片数据聚类等领域.文中针对现有基因芯片数据图聚类方法的不足,提出了一种基于模块性指标和子图平滑度的全局图聚类方法.为防止算法陷入局部最优解,引入子图平滑度的定义,打... 详细信息

图聚类是一种重要的聚类算法,可有效应用于蛋白质作用网络和芯片数据聚类等领域.文中针对现有基因芯片数据图聚类方法的不足,提出了一种基于模块性指标和子图平滑度的全局图聚类方法.为防止算法陷入局部最优解,引入子图平滑度的定义,打散每次聚类结果中产生的平滑度较低的子图,再对得到的单节点进行下一次聚类,经多次迭代后得到全局最优的聚类结果.采用一组基因组表达数据,将该方法和其他4种常用聚类方法(经典图聚类、k均值、SOM及Fuzzy算法)进行比较,结果表明:该方法在聚类过程中的平均类间重叠度和FOM'值总体上优于其他4种算法,在将数据集分类到最佳聚类数39时,其FOM'值分别比上述4种方法低28.41%、19.21%、9.84%和24.67%;其分类准确度高于Fuzzy法和SOM算法,算法执行效率则与SOM算法相近,比Fuzzy法高5.94%.

关键词：基因芯片图聚类模块性平滑度算法

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进化视角下的欺骗者探测:准确性和模块性

心理科学进展 2013年第12期21卷 2224-2234页

作者：吴宝沛朱小琴张雷北京林业大学人文社会科学学院北京100083 香港中文大学教育心理学系

社会交换在人类的群体生活中具有重要作用。不过,个体可能在这一过程中遭到欺骗者的剥削。因此,为了应对社会交换中来自欺骗者的选择压力,人类可能进化出了模块性的欺骗者探测机制,以便有效地识别和对付欺骗者。欺骗者探测具有准确性和... 详细信息

社会交换在人类的群体生活中具有重要作用。不过,个体可能在这一过程中遭到欺骗者的剥削。因此,为了应对社会交换中来自欺骗者的选择压力,人类可能进化出了模块性的欺骗者探测机制,以便有效地识别和对付欺骗者。欺骗者探测具有准确性和模块性的特点。首先,人们可以通过观看视频和评价图片的方式准确识别欺骗者,这种识别的正确性高于随机水平。其次,通过四卡片任务进行的推理研究发现,人们能够迅速有效地找到欺骗者,这一过程具有模块性的特点。再次,在记忆层面,人们对于欺骗者拥有更好的来源记忆,不过这一记忆优势的内在机制尚有争议,领域一般性理论和领域特殊性理论都能解释这一现象。最后,讨论了该领域未来研究的可能方向:探讨欺骗者探测的线索,检验是否存在利他者探测,从跨文化和跨年龄的角度检验社会契约理论,以及运用这一理论对特殊群体进行考察。

关键词：欺骗者探测社会契约理论社会交换四卡片任务模块性进化心理学

数能力的模块性——Dehaene的“神经元复用”理论述评

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华东师范大学学报（教育科学版） 2008年第1期26卷 74-80页

作者：胡林成熊哲宏华东师范大学心理学系上海200062

针对人类算术能力的本质与起源问题,近年来,Dehaene等提出的"神经元复用"理论认为人类的数能力依赖于大脑中预存的神经回路,这种回路的可变性使其预存的倾向性发生变化,从而可以表征数字的近似量,并能够进行精确的数学计算。本文简要介... 详细信息

针对人类算术能力的本质与起源问题,近年来,Dehaene等提出的"神经元复用"理论认为人类的数能力依赖于大脑中预存的神经回路,这种回路的可变性使其预存的倾向性发生变化,从而可以表征数字的近似量,并能够进行精确的数学计算。本文简要介绍了在该理论基础上提出的认知模型——三重编码模型和相应的神经模块理论——顶叶三回路共存说以及相关的比较心理学和发展心理学方面的经验证据,并对该理论存在的问题予以评析。

关键词：算术能力模块性 “神经元复用” 理论三重编码模型顶叶三回路共存说

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一种新的度量生物复杂网络模块性的方法

计算机工程与科学 2010年第8期32卷 112-116,148页

作者：刘齐军王正华郭昊孙汉昌刘万霖朱云平并行与分布处理国家重点实验室湖南长沙410073 蛋白质组学国家重点实验室北京蛋白质组研究中心军事医学科学院放射与辐射医学研究所北京102206 国防科学技术大学机电工程与自动化学院自动控制系湖南长沙410073

在生命科学领域,生物网络的概念也被大量引入,用以系统地表示复杂的生物过程。模块性是很多复杂网络都具有的特征,因此生物网络模块性的研究成为系统生物学一个重要的研究方向。为了更加深入地了解生物系统的组成和机理,本文提出了一种... 详细信息

在生命科学领域,生物网络的概念也被大量引入,用以系统地表示复杂的生物过程。模块性是很多复杂网络都具有的特征,因此生物网络模块性的研究成为系统生物学一个重要的研究方向。为了更加深入地了解生物系统的组成和机理,本文提出了一种度量网络模块性的新方法,并将该序列指标应用于酵母转录因子调控网络和多个物种的代谢网络,结果发现酵母转录因子调控网络并不具有模块性而代谢网络具有显著的模块性。在应用中,代谢网络的功能模块度与平均聚类系数的相关性还说明我们的指标比平均聚类系数更适合刻画网络的功能模块性。另外,该指标的提出使得各种不同物种网络模块性的比较或者各种不同模块划分(或识别)方法的评价成为可能。

关键词：复杂网络生物网络模块性内聚性耦合性

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基于致病基因网络模块性预测风险致病基因

生物物理学报 2014年第3期30卷 227-237页

作者：张绍武邵冬冬张松瑶西北工业大学自动化学院西安710072

相关疾病基因的发现和预测有助于认识疾病发生机理及该疾病的诊断与防治,是人类基因组研究的重要目标。临床表现重叠的疾病经常由同一功能模块中的一个或多个基因变异引起,且导致疾病表型相似的基因间经常发生直接或间接相互作用,也就... 详细信息

相关疾病基因的发现和预测有助于认识疾病发生机理及该疾病的诊断与防治,是人类基因组研究的重要目标。临床表现重叠的疾病经常由同一功能模块中的一个或多个基因变异引起,且导致疾病表型相似的基因间经常发生直接或间接相互作用,也就是致病基因具有网络模块性。鉴于此,基于k近邻思想扩展异构网络游走RWRH算法中的初始游走概率向量,作者提出一种改进的异构网络随机游走KRWRH算法,在基因-表型异构网络中深层次挖掘潜在风险致病基因。KRWRH算法通过扩展种子集合构建起始概率向量,种子集合包含已知致病基因及其k近邻基因;然后在异构网络中随机游走,通过迭代形成稳态概率向量,从而获得候选致病基因。通过对孟德尔遗传在线数据库中的18种遗传疾病进行仿真验证,说明KRWRH算法可有效预测潜在风险致病基因。

关键词：致病基因随机游走异构网络 k近邻模块性

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乔姆斯基的“学习理论论证”与模块性假设

哲学研究 2008年第10期 110-116页

作者：刘小涛中山大学人文学院哲学系博士生

By careful examination and logical analysis, this paper points out that in all of the assumptions of Chomsky’s generative grammar, the modularity assumption is quite essential. From theoretical experimental perspective on the relationship between the modularity assumption and the learning theory argument, this paper believes that the modularity assumption is not well-supported by the later, and it is an unnecessary assumption for explaining language competence.

关键词：乔姆斯基学习理论模块性论证生成语法一以贯之语言单位生物学家

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论语用认知的模块性

学术研究 2007年第8期 150-155页

作者：曾衍桃广东法商大学外国语学院

本文借鉴心智阅读的实验研究成果,通过讨论心智阅读的认知特征、推理机制以及语用认知与心智阅读的关系,探讨了该领域长期争论的语用认知是否有模块性特征的问题。有人认为语用理解加工属于认知系统的中央系统,不具有模块性质。然而,由... 详细信息

本文借鉴心智阅读的实验研究成果,通过讨论心智阅读的认知特征、推理机制以及语用认知与心智阅读的关系,探讨了该领域长期争论的语用认知是否有模块性特征的问题。有人认为语用理解加工属于认知系统的中央系统,不具有模块性质。然而,由于对认知加工系统的模块性有了新的认识,不把模块性视为其属性而视为其机制;而且发展心理、发展语用以及神经学的实验研究表明认知理解有层次性和程度性差异,不同程度/层次的理解有其特有机制和规律。这为语用认知的模块性提供了心理现实依据。然而,本文意图不在于做出结论,而在于引起争鸣。本文最后提出的问题足以推翻前文对语用认知模块的论证,其目的也在于此。

关键词：语用认知心智阅读模块性

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基于模块性的检测簇结构的图聚类算法研究

小型微型计算机系统 2016年第7期37卷 1618-1623页

作者：郑文萍王丹王杰山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究,提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LM C.算法首... 详细信息

从大规模的复杂网络中挖掘重要的簇结构已经成为当今研究的热点之一.对复杂网络中基于密度和模块性的图聚类算法中的边权重定义、种子选择与扩展等问题进行了研究,提出一种检测复杂网络中稠密簇结构的局部模块性图聚类算法LM C.算法首先对网络中的边权重和子图的模块性进行定义,然后选择权重最大的边作为聚类"种子边",最后对种子边进行扩展进而得到新簇.采用计算机构造数据和蛋白质作用网络数据对基于局部模块性的图聚类算法LMC进行实验.结果表明,算法LMC相较于其它聚类算法在检测复杂网络中相对稠密的簇结构的性能较好.

关键词：复杂网络模块性网络簇结构图聚类