【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)的不斷發(fā)展和信息數(shù)據(jù)的不斷擴充,網(wǎng)絡(luò)規(guī)模日益增大,大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的研究也逐漸成為研究熱潮。鑒于表示學(xué)習(xí)算法對大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)研究的優(yōu)勢,關(guān)鍵節(jié)點分類以及鏈路預(yù)測等基于網(wǎng)絡(luò)知識的傳統(tǒng)研究內(nèi)容開始結(jié)合知識表示學(xué)習(xí)算法進行探索研究,并取得顯著成果。本文結(jié)合網(wǎng)絡(luò)科學(xué)知識和表示學(xué)習(xí)算法提出關(guān)鍵蛋白質(zhì)分類和基于Probase知識庫的鏈路預(yù)測兩種算法框架。首先,本文提出了一種結(jié)合生物信息知識的關(guān)鍵蛋白質(zhì)分類的方法。在關(guān)鍵節(jié)點搜索的相關(guān)研究中,很多實驗已經(jīng)證明結(jié)合多源信息的方法比僅考慮單一知識的方法更加有效。而現(xiàn)有的搜索方法并沒有充分的考慮網(wǎng)絡(luò)本身蘊含的知識,使得很多關(guān)鍵信息被丟失。本文提出的關(guān)鍵蛋白質(zhì)分類方法則是結(jié)合STRING數(shù)據(jù)庫中體現(xiàn)的PPI網(wǎng)絡(luò)中蛋白質(zhì)節(jié)點的生物信息,同時結(jié)合表示學(xué)習(xí)算法提取網(wǎng)絡(luò)中蛋白質(zhì)節(jié)點的拓撲結(jié)構(gòu)特征和生物信息特征,實現(xiàn)關(guān)鍵蛋白質(zhì)節(jié)點的分類。通過實驗對比分析,本文提出的關(guān)鍵蛋白質(zhì)分類算法的準(zhǔn)確率、召回率及F_1值均高于其對比實驗,這表明表示學(xué)習(xí)算法在網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別任務(wù)中具有一定的優(yōu)勢。其次,本文提出了基于Probase知識庫的鏈路預(yù)測方法。鏈路預(yù)測即通過分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及節(jié)點屬性,探索網(wǎng)絡(luò)中相似的節(jié)點,進一步預(yù)測與已知節(jié)點具有潛在連邊的節(jié)點。本文提出的鏈路預(yù)測方法主要結(jié)合網(wǎng)絡(luò)嵌入的表示學(xué)習(xí)算法將網(wǎng)絡(luò)進行向量化表示,并基于相似度的計算方法確定節(jié)點之間的相似程度,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測。通過統(tǒng)計預(yù)測結(jié)果的top-k命中率、計算預(yù)測節(jié)點與給定節(jié)點的相似性和統(tǒng)計最短路徑長度來驗證算法的有效性和穩(wěn)定性,從而證明表示學(xué)習(xí)算法對鏈路預(yù)測任務(wù)有很好的提升作用。綜上,本文利用多源信息并結(jié)合表示學(xué)習(xí)算法可以有效的提升網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵蛋白質(zhì)節(jié)點分類的準(zhǔn)確率。同時利用表示學(xué)習(xí)算法將網(wǎng)絡(luò)進行向量化表示,借助相似度計算方法來計算節(jié)點的相似性,完成鏈路預(yù)測,可以提高預(yù)測的命中率,保證預(yù)測的穩(wěn)定性。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：O157.5

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本文編號：2714743