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东南大学学报（自然科学版） 2012年第1期42卷 35-39页

作者：何洁月赵德京东南大学计算机科学与工程学院南京210096 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟... 详细信息

针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法应用于得分函数的求解过程.在大肠杆菌基因调控网络中的实验结果表明,与其他算法相比,混合智能算法可以大大减少非树形子图的搜索时间,并以相对较快的收敛速度收敛到一个较优的解,因此所提出的方法有效地提高了概率模体发现的效率.

关键词：概率模体子图挖掘生物网络模拟退火算法遗传算法

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不确定网络中概率模体挖掘算法的研究

不确定网络中概率模体挖掘算法的研究

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作者：沈斌东南大学

学位级别：硕士

许多经典问题都用图结构来表示,图结构与关系数据相比有着更强的表达能力。网络模体的挖掘是研究复杂网络的重要分析手段,网络模体是指网络中频繁出现的互相连接的子结构,其在原网络中出现频度明显高于在随机网络中出现频度。实验表明,... 详细信息

许多经典问题都用图结构来表示,图结构与关系数据相比有着更强的表达能力。网络模体的挖掘是研究复杂网络的重要分析手段,网络模体是指网络中频繁出现的互相连接的子结构,其在原网络中出现频度明显高于在随机网络中出现频度。实验表明,网络模体的研究有助于研究网络的功能模块和网络动态变化过程。目前,国内外学者对模体的挖掘的研究已经有了一定进展,其研究主要集中在确定网络模体挖掘。然而,在现实生活中,信息不精确、甚至缺失常常是无法避免的,此外,网络表示的问题本身也可能是动态变化的。这使得抽象出的图模型,往往带有不确定概率信息。因此,本文针对不确定网络概率模体挖掘进行了研究,主要工作包括：(1)基于概率距离的性质,提出了不确定图概率同构的概念。并对不确定图概率距离进行了推导,所得的定理为后续算法的实现提供理论依据,并且简化了计算法则。(2)提出了不确定图概率同构算法。在经典图同构算法VF2算法的基本框架上,将不确定图概率同构概念纳入搜索过程,使得算法能够找到满足条件的最优匹配。实验验证了该算法能快速判断不确定图概率同构。(3)提出了一种不确定网络频繁概率模式挖掘算法。该算法采用基于划分的非树形子图方法搜索指定大小的子图,利用分级层次聚类算法对子图集合进行聚类。该算法能够快速地在不确定网络中批量地得到频繁概率模式。(4)提出了一种概率模体统计意义评价算法,该算法将原网络的拓扑特性与概率权值进行分离,利用确定网络随机产生算法使得网络的拓扑结构得到充分的随机,利用EM算法得到概率权值的概率分布。对于特定概率子图,用期望估算该概率子图在随机网络中的频度和方差。利用拟合优化检验评价参数估计的质量,在生物网络的实验中证明了对模体评价的有效性。

关键词：不确定网络概率同构概率模体模体挖掘

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