基于不确定PPI网络的功能模块挖掘*

近年来,挖掘具有生物学意义的功能模块,吸引了很多人的关注.但是,生物信息学中的蛋白质交互(PPI)网络和其他的一些生物数据常常会由于实验检测方法的局限性而呈现出不确定性.以具有不确定性的PPI数据为研究对象,挖掘蛋白质复合物.引入了一些新概念,并给出了一个深度优先算法.使用MIPS数据库评估实验结果表明,该算法在精确度和覆盖率两个方面性能优良.在基因拓扑上分析实验结果证实了所得到的大多数蛋白质复合物具有很高的相似性.最后也对算法的可扩展性进行了验证.总之,可以有效地从不确定PPI网络中挖掘出功能模块.     

蛋白质功能模块检测的聚类方法综述

在蛋白质相互作用（Protein-Protein Interaction，PPI）网络中检测蛋白质功能模块有助于预测未知蛋白质的功能模块。随着蛋白质相互作用有效数据迅速增长，如何通过PPI网络获得有效的蛋白质功能模块成为最大挑战。阐述PPI网络的发展及现状，通过对当前蛋白质功能模块检测算法进行归纳总结，把它们分为单元聚类和多元聚类，并对每类的代表性方法进行详细阐述；讨论蛋白质相互作用网络功能模块检测研究所面临的挑战及未来研究方向。     

融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法

重叠社区结构挖掘旨在发现复杂网络中多个独立社区之间的重叠部分，其在社交、交通、舆情乃至反恐等领域具有广泛的应用。然而，目前基于标签传播的重叠社区挖掘算法在社区结构模糊的网络中表现出较强的随机性，导致准确度不高。针对重叠社区模糊边界导致的不确定性和低准确度问题，提出一种融合特征向量中心性与标签熵的标签传播算法ECLE-LPA。ECLE-LPA通过融合节点的K-核迭代因子与特征向量中心性来计算节点影响力并初始化节点标签，在标签传播过程中，通过节点标签熵和节点间亲密度更新节点标签列表及其标签隶属度，从而较好地克服了社区模糊边界的识别问题。实验结果表明：在Les Miserables、Polbooks、Football、Polblogs和Netscience等真实网络中，ECLE-LPA划分结果的EQ值普遍比对比算法提高了1%～3%;在社区结构模糊的人工网络中，ECLE-LPA划分结果的NMI值比其他标签传播算法提高了10%以上。     

基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法

针对基于多标签传播重叠社团挖掘算法COPRA因随机更新策略带来的不稳定性以及需要预先输入参数的局限性等问题,提出一种基于LeaderRank和节点相似性的多标签传播重叠社团挖掘算法.该算法首先利用LeaderRank算法对网络中的节点进行重要性排序从而确定节点的更新顺序,减少标签不必要的更新.在标签传播过程中,根据节点相似性重新设计标签的更新策略,提高算法的稳定性.将算法应用于人工网络和真实网络中进行实验,实验结果表明该算法在挖掘重叠社团上具有较高的准确性和稳定性.     

基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别

关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白质的动态性和保守性,只考虑网络拓扑结构,忽略了蛋白质的生物特性,并且未能完全解决PPI网络中假阳性和假阴性问题。针对以上问题,构建一种混合动态保守蛋白质的时序加权PPI网络,并提出一种名为JTBC（Joint Topological properties,Biological properties and Complexes information）的关键蛋白质识别算法。利用基因表达数据提取动态蛋白质和保守蛋白质的活性信息,以动态调整静态PPI网络进而构建时序PPI网络,有效降低了PPI网络中的假阴性;设计一种融合双重拓扑特性的点边凝聚度DEcc（node and edge cohesion coefficient）,以衡量蛋白质在PPI网络中的拓扑特性,再结合带有生物特性的蛋白质结构域信息和皮尔逊相关系数为时序PPI网络加权,以准确描述蛋白质之间的相互作用,减少了假阳性的影响;根据关键蛋白质的聚集特性和共表达特性,设计一种共表达复合物中心性方法局部评估蛋白质的重要程度。综上考虑,整合权重信息和蛋白质复合物信息来综合衡量蛋白质的关键性。实验结果表明该算法能够从全局和局部特性较准确地识别关键蛋白质。     

稳定的标签传播社团划分算法研究

快速稳定地发现复杂网络中的社团是近年来社团划分研究的热点。标签传播算法(LPA)具有接近线性的时间复杂度,能快速发现复杂网络中的社团结构,但是该算法在标签传播过程中存在不确定性和随机性,降低了划分结果的准确性和稳定性。为了解决这一问题,设计了一种稳定的标签传播社团划分算法(S-LPA)。该算法利用改进的K-Shell算法来计算节点全局影响力,并结合能反映节点局部影响力的度值以及邻居节点信息,计算节点综合影响力;在标签传播过程中,根据标签影响力更新标签;当网络中所有节点的标签不再变化或者迭代次数达到最大值时,拥有相同标签的节点划分到同一社团中。在真实网络和人工合成网络上的实验结果表明,S-LPA算法不仅具有线性时间复杂度,而且提高了社团划分的质量和稳定性。     

基于节点引力与鱼记忆的社区检测算法

标签传播算法是高效且具代表性的社团检测算法,其中不包含必需调节适应的相关参数,是大型网络社团检测的首选算法。标签传播算法具有较低的时间复杂度,但其随机性较强,且在标签传播过程中存在不确定性因素,影响了社区检测的准确性和稳定性。针对上述问题,提出一种基于节点引力和鱼记忆标签存储策略的社区检测算法CDA-GM。通过融入节点信息熵的k-shell排序策略增强社区检测的准确性,利用节点间的引力更新标签,减小标签传播的随机性。在此基础上,引入鱼记忆节点标签存储策略,避免出现标签震荡,增强标签传播的稳定性。选择人工网络和真实世界网络数据集进行实验,结果表明,该算法能够显著提高社区检测质量,获得准确的社区结构,与COPRA、SLPA、DLPA和COPRAPC算法相比,其标准化互信息值平均提高0.01、0.18、0.12、0.02,社区模块度平均提高0.04、0.02、0.07、0.01。     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

基于网络社区发现的标签传播聚类算法

高维数据的聚类特性通常难以直接观测. 将其构建为复杂网络, 节点间的拓扑结构可以反映样本之间的关系. 对网络中的节点进行社区发现, 可实现对数据更直观的聚类. 提出一种基于网络社区发现的低随机性标签传播聚类算法. 首先, 用半径和最近邻方法将数据集构建为稀疏的全连通网络. 之后, 根据节点相似度进行节点标签预处理, 使得相似的节点具有相同的标签. 用节点的影响力值改进标签传播过程, 降低标签选择的随机性. 最后, 基于内聚度进行社区的优化合并, 提高社区的质量. 在真实数据集和人工数据集上的实验结果表明, 该算法对各种类型的数据都具有较好的适应性.     

一种优化的标签传播方法

社区发现是复杂网络分析领域的一项重要研究内容,而标签传播算法因在分析复杂网络时具有时间复杂度低等优点,获得广泛关注.但标签传播算法中的随机策略降低社区划分结果的稳定性和效率.为解决随机策略引起的问题,提出了一种优化的标签传播方法.该方法引入标签权重,并与标签一起组成二元组,根据标签二元组、节点间的联系度等因素为节点分配初始化标签;同时,在标签传播过程中,根据节点间的联系度等因素进行标签更新.实验结果证明了该方法的有效性和有用性.     

多标签传播和边缘局部分析的显著性检测

针对显著性检测中显著目标周围模糊的现象,提出了一种基于多标签传播和边缘局部分析的图像显著性检测算法。首先提取最信赖的目标和背景标签,通过基于元胞更新策略的多标签传播算法,准确定位显著目标;然后提出了一种新颖的分析边缘局部线索并完成分类标记的策略,以消除目标边缘的模糊现象。公开数据集上的实验结果显示,检测结果有效地抑制了目标周围的背景,解决了目标周围的模糊问题,清晰均匀地突出了显著目标。     

基于LeaderRank的多标签传播重叠社区发现算法*

针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的的随机性强、鲁棒性差等问题,提出一种基于多标签传播思想的重叠社区发现算法。该算法通过LeaderRank算法来量化网络中节点的重要性,再根据量化值大小对节点进行团扩展,得到可重叠的最具重要性的粗糙团,分别对粗糙团和非粗糙团中的节点进行标签初始化,再通过合理的标签迭代顺序和改进的标签删选策略进行标签更新,直到达到标签传播的终止条件结束迭代过程。在人工网络图和真实数据集上进行实验,结果表明所提算法不仅有效地增强了社区发现结果的稳定性,同时提高了准确率。     

基于LeaderRank的重叠社区发现算法

在真实的社交网络结构中常常存在着社区相互重叠的现象,发现社交网络中的重叠社区有利于研究网络特性,反映网络中的真实情况。针对多标签传播重叠社区发现算法COPRA存在的随机性,导致社区发现结果稳定性差等问题,提出一种结合节点重要性的标签传播算法。该算法首先采用LeaderRank计算出网络中各个节点的重要性,选择重要性高的节点进行团扩展作为标签初始阶段的预处理,采用合理的标签更新顺序以防止抵消预处理阶段的工作,后期引入贡献度来弱化标签选择阶段的随机性,在基准网络和真实网络上的实验结果表明本文算法提高了社区发现结果的质量。     

基于标记关系的多标记社团发现算法

真实世界的对象 具有多义性,具有非单一的多种标记。对于多标记的学习,现阶段的工作虽然能够利用标记间的重用评分分析多标记间的关系,但是尚不能直观挖掘出多标记的关系结构,也不能准确掌握多标记的主从关系以及多标记的重要性排名情况。而非负矩阵分解（Nonnegative matrix factorization,NMF）方法能对有关联的节点进行有效的社团划分,发掘关联节点的潜在关系,因此利用NMF方法对多标记关系进行社团结构分解成为有价值的研究内容。本文提出多标记社团发现算法,有效地对多标记进行挖掘,发现其中的社团结构,得到多标记的社团关系,并且能够对多标记节点的重要程度排序,分析多标记的主从结构,验证多标记关系算法的有效性,挖掘出其中隐藏的价值,这对于多标记 的研究具有重要意义。     

基于标签传播的两阶段社区检测算法

社区检测是复杂网络分析的重要研究任务之一,其检测结果有助于人们深入理解复杂网络的社区结构,同时为下游任务提供支持,如内容推荐、链路检测等.针对复杂网络的社区检测问题,提出了一种基于标签传播的两阶段社区检测算法——TS-LPA.TS-LPA采用扩展邻域的思想来量化节点的传播能力,并在此基础上,利用节点信息和网络中边的权重...     

一种基于图卷积网络的文本多标签学习方法

多标签学习广泛应用于文本分类、标签推荐、主题标注等.最近,基于深度学习技术的多标签学习受到广泛关注,针对如何在多标签学习中有效挖掘并利用高阶标签关系的问题,提出一种基于图卷积网络探究标签高阶关系的模型TMLLGCN.该模型采用GCN的映射函数从数据驱动的标签表示中生成对象分类器挖掘标签高阶关系.首先,采用深度学习方法提取文本特征,然后以数据驱动方式获得基础标签关联表示矩阵,为更好地建模高阶关系及提高模型效果,在基础标签关联表示矩阵上考虑未标记标签集对已知标签集的影响进行标签补全,并以此相关性矩阵指导GCN中标签节点之间的信息传播,最后将提取的文本特征应用到学习高阶标签关系的图卷积网络分类器进行端到端训练,综合标签关联和特征信息作为最终的预测结果.在实际多标签数据集上的实验结果表明,提出的模型能够有效建模标签高阶关系且提升了多标签学习的效果.     

一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法

针对现有基于标签传播的复杂网络重叠社区识别方法所存在的社区识别精度不稳定,以及随机性较强等缺陷,提出一种新的基于标签传播的复杂网络重叠社区识别算法NOCDLP(a novel algorithm for overlapping community detection based on label propagation).该算法首先搜索网络中若干以度较高节点为中心的完全子图,并以这些完全子图为起点进行标签传播;其次通过分析节点与社区连接强度以及社区接纳某节点后的社区内部连接紧密度情况给出节点归属社区强度函数,以此作为标签传播的依据提高社区的识别精度;再次,在标签传播过程中,NOCDLP算法设置标签传播控制标记,以避免标签传播算法随机性较强的缺陷;最后,在已形成的社区中通过整理重叠节点获得更准确的重叠社区结构.算法在人工网络与真实网络中完成测试,同时与多个经典算法进行对比分析,实验结果验证了NOCDLP算法是有效的、可行的.     

面向大规模学术社交网络的社区发现模型

针对基于标签传播的复杂网络重叠社区发现算法中预先输入参数在真实网络中的局限性以及标签冗余等问题,提出一种基于标签传播的面向大规模学术社交网络的社区发现模型。该模型通过寻找网络中互不相交的最大极大团(UMC)并对每个UMC中的节点赋予唯一标签来减少冗余标签,提高社区发现的效率以及稳定性。标签更新时以UMC作为核心单位采用亲密度的方式由中心向四周更新UMC邻接节点的标签及权重,以权重最大值的方式更新网络中非UMC邻接节点的权重。后期处理阶段采用自适应阈值方式去除节点标签中的噪声,有效克服了预先输入重叠社区个数在真实网络中的局限性。通过在学术社交网络平台——学者网数据集上的实验表明,该模型能够将具有一定共性的节点划分到同一个社区中,并为学术社交网络平台进一步的好友推荐、论文分享等精确的个性化服务提供了支持。