随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用

随着基因组学相关技术的快速发展,如何处理和利用海量的数据问题越来越重要,人类复杂疾病与基因、miRNA和lncRNA的关系也成为研究的热点之一.先阐述了随机游走算法的基本原理,随后分析了几类基于随机游走算法在基因、miRNA和lncRNA与疾病关系预测中的应用研究,最后对随机游走预测算在疾病相关关系预测方面的应用作了总结和展望.     

随机游走算法在疾病相关关系预测中的应用

随着基因组学相关技术的快速发展,如何处理和利用海量的数据问题越来越重要,人类复杂疾病与基因、miRNA和lncRNA的关系也成为研究的热点之一.先阐述了随机游走算法的基本原理,随后分析了几类基于随机游走算法在基因、miRNA和lncRNA与疾病关系预测中的应用研究,最后对随机游走预测算在疾病相关关系预测方面的应用作了总结和展望.     

基于随机游走的就业推荐系统研究与实现

目前,各高校的就业指导工作尚不完善,许多毕业生在求职初期缺乏目的性和针对性,在应聘并不适合自己的企业上耗费了大量的时间和精力,由此导致就业难度加大.在此情况下,我们设计开发了高校毕业生就业推荐系统.系统从大连理工大学就业实际工作出发,通过比较应届和往届毕业生基本特征,并结合基于随机游走模型的PageRank算法获得的各...     

基于主题敏感的重启随机游走实体链接方法

实体链接任务的目的是将文本中的实体指称链接到知识库中与之对应的无歧义实体。针对此任务, 提出一种基于主题敏感的重启随机游走的实体链接方法。该方法首先使用实体指称的背景文本信息将实体指称扩充为全称, 并在维基百科知识库中搜索候选实体, 得到候选实体集合; 根据上述中间结果构建图, 利用在图上的主题敏感重启随机游走得到的平稳分布对候选实体集合进行排序, 选出top 1 的候选实体作为目标实体。实验结果表明, 该方法在KBP2014 实体链接数据集上实验的F 值为0.623, 高于其他系统实验的F值, 能够有效提高实体链接系统的整体性能。     

基于跨尺度随机游走的立体匹配算法

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到的视觉信号,提出了跨尺度的重启动与随机游走算法。首先计算场景图像的匹配代价,其次利用超像素分割进行快速初始聚合,然后使用重启动与随机游走算法对其进行全局上的优化,最后采用跨尺度模型实现匹配代价的有效融合更新,继而获取场景图像的视差图。在Middlebury数据集上的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,该算法能够有效地将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。     

一类具有吸收点的平面随机游走

本文研究一类具有吸收点的平面随机游走,它较L.Sharpiro在[2]中研究的情况更复杂:将直线y=x上的点按模3分类,取其中一类或两类作为吸收点。本文求得了从(0,0)出发到点(i,j)的一切安全路径的权和S_(ij)的表达式,并且说明了在两个概率模型中的应用。     

基于用户相似度的随机游走社交网络事件推荐算法

针对基于社交网络的事件推荐覆盖性和准确性不够高的问题,提出了基于用户相似度Si-user Walker算法.该算法利用基于事件的社交网络特征,将线上用户群组数据抽象为图,以重启随机游走算法为基础,改变了传统的完全基于图的拓扑结构进行随机游走的策略.根据地理位置划分事件类型,提出了新的用户相似度计算方法,然后根据用户相似度矩阵作为随机游走的转移概率,既保留了图的传递性,又保证了图节点游走的真实性.与其他推荐算法在真实的数据集上实验表明,该算法在均方根误差、准确率及覆盖率上均得到提升.     

基于随机游走的进化计算社区发现

网络结构关系错综复杂,在复杂网络上寻找最优的社区结构是一个NP-Hard问题,进化计算被认为是解决这类问题的有效方案,人们尝试利用群智能方法来搜索最优的社区结构。目前,针对包含节点属性的属性网络,基于进化计算的社区发现方法还面临若干挑战：（1）基因编码策略都直接或间接采用邻位编码,致使算法的搜索空间受限于拓扑结构,属性信息利用程度低,导致算法精度不足;（2）缺少对社区边缘度较小的节点的考虑,造成社区边界识别较低。针对上述问题,提出了一种基于随机游走的进化计算社区发现算法。首先,设计了一种基于拓扑及属性信息随机游走的社区初始化策略,以准确识别社区边界,提高社区发现的精度。其次,设计了综合考虑拓扑和属性的节点嵌入向量更新策略,使节点的属性信息能够在进化过程中被有效利用,以提高社区划分的质量。通过在真实和人工数据集上实验,验证了提出的新算法能够比现有方法得到更好的社区划分。     

基于多级深度特征与随机游走的显著性检测

为了解决图像显著性检测中传统方法特征学习不全面、复杂场景下显著区域凸出不明显的问题,提出了一种基于多级深度特征和随机游走的显著性检测算法。首先,利用全卷积神经网络,结合深层和浅层卷积特征信息对图像进行多级卷积深度特征提取;然后,对图像进行超像素分割,将提取的深度卷积特征分配给相应的超像素,构建特征矩阵;最后,通过正则化随机游走排序模型生成最终的显著图。在ECSSD和DUT-OMRON数据库上的实验结果表明,与6种具有代表性的显著性检测算法相比,文中算法的准确性和F值具有一定的优势。     

企业关系网络中基于相似度的弱关系分析

为了研究企业之间存在的弱关系,在企业关系网络上应用了相似度的分析方法,找到了企业关系网络中存在的基于产品的不同关系,由此划分出产品子图。并基于不同产品子图之间的相似度分析,找出企业之间存在的基于产品与客户资源的竞争关系。实验结果表明,当两个企业的产品与客户的相似度越高,这两个企业在未来使用的竞争策略的相似度也越高。     

面向大规模时序图SimRank的计算方法

顶点相似度计算在现实生活中具有广泛的应用。当前对相似性计算的研究工作主要集中于静态图上,并且大多相似性计算模型是基于SimRank算法提出的。而现实中的许多场景,需采用时序图进行建模。当前针对静态图的大量SimRank的计算方法无法在时序图中实现,因此该文对大规模时序图中的SimRank计算开展详细研究,并提出一种时序关联的SimRank计算方法（temporal-aware SimRank,TaSimRank）。TaSimRank根据图的拓扑结构和时间约束通过高效的迭代方法计算SimRank。同时,该文提出一种近似算法,通过随机游走方法建立树形索引,使用Monte Carlo方法近似计算顶点的相似度,取得时间和效率的平衡。最后,通过大量真实实验验证了提出算法的有效性和可扩展性。     

基于门控图游走网络的推荐多样性研究

近年来,纯粹追求准确性的推荐算法已不再符合用户日益增长的多元化需求. 因为该类算法将所有用户同等对待,导致推荐结果趋于单一化. 从推荐系统的多样性角度出发,提出由两路图游走网络和门控网络组成的门控图游走网络. 图游走网络在原有邻域上扩展一类新邻域,聚合两类邻域的信息,从而生成偏向准确性或多样性的推荐结果. 门控网络对两个不同偏好推荐结果进行选择,得到最终推荐结果. 不同于其他推荐多样性算法,门控图游走网络的推荐结果准确性−多样性比例可由超参数$ lambda $调整,而不是完全由算法决定. 3个真实数据集的实验结果验证了门控图游走网络在多样化整体协作推荐方面的有效性.     

RiskRank:一种网络风险传播分析方法

通过研究网络风险传播途径和规律,提出一种RiskRank网络风险传播分析方法.通过计算网络节点间相似关系和临近关系,以构建网络风险传播图谱,并基于随机游走方法迭代计算网络风险传播模型,以动态分析网络风险传播过程并量化评估网络风险程度,最后采用密度聚类算法识别高风险簇,通过隔离高风险簇以控制安全态势.实验结果表明,提出的RiskRank网络风险传播模型的准确率为97.4、精度为98.1％、召回率为86.4％.     

简单无向连通图的k阶幂图的指数集

设Ｇ为简单无向图，以Ｖ＝Ｖ（Ｇ）为顶点集，以Ｅ＝｛（ｕ，ｖ）｜ｄ（ｕ，ｖ）≤ｋ｝为边集的图称为Ｇ的ｋ阶幂图。ｎ阶简单无向连通图的ｋ（ｋ≥２）阶幂图的指数集。     

广义角联结构研究

研究复杂网络由两部分内容,一是研究角联风路及其影响角联风路的关联风路的性质和稳定性;二是研究复杂网络中那些风路是角联风路以及影响角联风路的关联风路,即所谓的角联结构。文章论述了基于有向图的通路法集合算法不能够确定网络的全部角联结构,提出了确定网络全部角联结构的基于无向图的路径集合算法。得出了角联风路仅取决于网络的拓扑关系,而与通风系统参数无关的结论,从图论的角度给出了角联风路的广义定义。     

图的电阻距离综述

设G是连通图,G中任意两点之间的电阻距离定义为将G中的每条边用电阻(通常用单位电阻)代替后所得到的电网络中这两个节点之间的等效电阻.综述了电阻距离领域的研究进展和重要研究成果,包括电阻距离的计算公式、电阻距离的性质、电阻距离的和法则、电阻距离的递推公式以及若干重要图类的电阻距离解析计算公式.最后,给出了电阻距离研究领域...     

无向图的特征多项式及其与图的某些整体性质的关系

本文引入无向图的特征多项式的概念,并推导出由特征多项式的系数表示的无向线图中圈的个数、边的条数及简单图中三角形的个数的计算公式.     

无向H-图的新判定准则

讨论了无向图G的等价有向图D(G)的构成,并利用布尔行列式det2(〖WTHX〗A〖WTBZ〗)和det2(〖WTHX〗A〖WTBZ〗)的性质,以及有向H-图的布尔行列式的判定方法和判定准则,给出了无向H-图的新特性和新判定准则.     

薄膜中的无规行走

对具有反射壁的薄膜空间中的无规行走和自回避无规行走进行了分析，并用ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ方法进行了数值模拟。结果表明，具有反射壁的薄膜空间中的无规行走与Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ空间中的无规行走具有相同的标度行为，而薄膜内的自回避无规行走亦有一定的标度性，其分维与二维和三维空间均不相同。     

图的多项式不变量的一个推广

图论中的一个核心问题是研究图的不变量.对于给定的一个平图,可以建立该图的Tutte多项式不变量.一直以来,认为Tutte多项式是最一般的图的不变量.经典的Tutte多项式不变量是含有2个变元x,y的多项式,但是这个多项式却不能区分所有的图.这促使我们考虑可以通过增加变元的方法来细分图的类别.对于给定一个的平图,将图的Tutte多项式不变量进行了推广,得到一个新的n变元多项式,并证明其是图的不变量.进而,也验证它能区分Tutte多项式不能区分的一类图,这类图是给定的一个图与在这个图上再加一些与之不相交的点.