%0 Journal Article
%T 非树型网络模体发现算法
%A 覃桂敏
%A 高琳
%A 周晓锋
%J 电子学报
%P 2420-2426
%D 2009
%X 现有的大多数网络模体发现算法发现网络中的确切模体,但是由于生物数据是不完整的,有噪声的,而且生命过程具有动态性,概率网络模体具有更实际的意义.本文提出了非树型网络模体发现算法,寻找由一组相似子图组成的概率网络模体.在该算法中,首先提出子图挖掘算法ESN挖掘网络中所有给定规模的非树型子图,然后进行多图比对,最后基于统计模型和对应的得分函数,用模拟退火算法求得网络模体.对E.coli和Yeast的基因调控网络的仿真实验表明,该算法能够高效地发现生物网络中的概率模体.
%K 生物网络
%K 概率网络模体
%K 子图挖掘
%U http://www.ejournal.org.cn/CN/abstract/abstract6301.shtml