發(fā)布時間：2017-12-04 20:28

  本文關(guān)鍵詞：基于多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)

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【摘要】：社團(tuán)發(fā)現(xiàn)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究領(lǐng)域中熱點(diǎn)的研究問題之一,目前已有的研究主要是關(guān)于相同種類節(jié)點(diǎn)且一類關(guān)系下的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問題。然而,現(xiàn)實中存在的網(wǎng)絡(luò)大多是由多類節(jié)點(diǎn)且多種關(guān)系組成,將這種網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一稱為多子網(wǎng)復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),簡稱為復(fù)合網(wǎng),復(fù)合網(wǎng)絡(luò)中除了含有傳統(tǒng)的社團(tuán)結(jié)構(gòu),還具有由不同節(jié)點(diǎn)組成的跨網(wǎng)的網(wǎng)際社團(tuán),網(wǎng)際社團(tuán)往往更有意義,如在表型蛋白質(zhì)復(fù)合網(wǎng)絡(luò)中,研究表型和蛋白質(zhì)的社團(tuán)關(guān)系,有利于致病基因的研究。然而這種的復(fù)合網(wǎng)絡(luò)中子網(wǎng)的連邊密度往往不同,這種密度的不均勻?qū)е乱延械纳鐖F(tuán)發(fā)現(xiàn)算法不易發(fā)現(xiàn)網(wǎng)際社團(tuán)。本文研究了當(dāng)前傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和復(fù)合網(wǎng)的的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)�；谀壳八惴ú灰自谧泳W(wǎng)連邊密度不均勻時發(fā)現(xiàn)復(fù)合網(wǎng)中的網(wǎng)際社團(tuán),本文提出了針對子網(wǎng)連邊密度不均勻的復(fù)合網(wǎng)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法,并根據(jù)測試網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建規(guī)則構(gòu)建復(fù)合網(wǎng)測試模型,在不同的網(wǎng)絡(luò)連邊密度下進(jìn)行了多次實驗。在此基礎(chǔ)上,本文針對蛋白質(zhì)表型數(shù)據(jù)構(gòu)建了表型蛋白質(zhì)復(fù)合網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)文中提出的算法對該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行社團(tuán)結(jié)構(gòu)的發(fā)現(xiàn),將有利于致病基因的研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:(1)針對復(fù)合網(wǎng)中子網(wǎng)連接密度的不均勻的問題,采用隨機(jī)游走,將子網(wǎng)節(jié)點(diǎn)與層間連邊的緊密程度轉(zhuǎn)化為向量,通過對每個子網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)向量進(jìn)行零-均值規(guī)范化,減弱了子網(wǎng)連邊密度不同造成的差異。(2)為了驗證算法的有效性,根據(jù)Newman測試網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建規(guī)則,提出了可含有不同連邊密度的復(fù)合網(wǎng)絡(luò)模型,在不同的子網(wǎng)連邊密度下分別進(jìn)行了實驗。結(jié)果表型,可以有效減弱子網(wǎng)連邊密度不同造成的差異,從而在網(wǎng)絡(luò)連邊密度不均勻的復(fù)合網(wǎng)中發(fā)現(xiàn)網(wǎng)際社團(tuán)。(3)將本文提出的針對子網(wǎng)連邊密度不均勻的復(fù)合網(wǎng)的社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法應(yīng)用于基因與表型的關(guān)聯(lián)性分析,根據(jù)表型、蛋白質(zhì)數(shù)據(jù),構(gòu)建了包含兩種節(jié)點(diǎn)、三種連邊關(guān)系、由17714個節(jié)點(diǎn)以及1426條層間連邊組成的表型蛋白質(zhì)復(fù)合網(wǎng)絡(luò)。并對該網(wǎng)絡(luò)利用本文提出的算法進(jìn)行社團(tuán)發(fā)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：O157.5
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本文編號：1252244