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聚类算法研究及其在网络模块性分析中的应用
中文名称: 聚类算法研究及其在网络模块性分析中的应用
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论文编号: 4142277收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Clustering Algorithms and Its Application for Network Modularity Analysis
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机应用技术
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 聚类算法 模块性 蛋白质相互作用网络
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 随着信息化社会的发展,大多数复杂系统都可以建模成一个网络模型(图模型),通过对该网络模型的研究,(略)助我们理解复杂系统的功能.复杂系统的一个重要特性就是“模块性”(Modularity),这种特性表现为模块内部的节点连接比较稠密,模块间的节点连接比较稀疏.在社会网络中称之为“社团结(略)munity Structure),生物网络中称之为“功能模块”(Functional Modules).通过对这种特性的研究可以更好的帮助我们理解复杂系统的机能和特性,且对复杂系统的控制、预测、变化和发展都具有至关重要的意义. 针对复(略)模块性,本文着重研究网络模块性分析的聚类算法及其在真实网络中的应用: ⒈提出一种基于模糊聚类的网络模块性分析方法.与现有算法不同之处在于,该算法不再通过一个图模型上的遍历搜索来寻找模块,即社团结构,而是把网络建模成一个(略),通过模糊关系的运算(模糊关系的合成)来达到识别社团结构的目的.基于(略)价类的共性(自反性、对称性、传递性),建立起两者间的一一对应关系,即把社团结构映射为满足某一等价关系的等价类.在人工网络与真实网络中的测试结果表明,...
With the development of informationization of society, most of com(omitted)ms can be modeled as a graph model, which can be used to (omitted)lex systems and help us und(omitted)eir functions. One signific(omitted)teristic of complex systems is modularity ? groups of vertices within which connection are dense, but between which are sparse. The study on th(omitted)eristic not only can help us understand the mechanism of complex systems, but also are great importance for the control, prediction, variety a...
目录:
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第11-19页
  ·课题来源与研究意义第11-12页
  ·研究背景第12-15页
    ·聚类分析的进展第12-13页
    ·网络模块性分析的进展第13-15页
  ·本文的研究思路及主要贡献第15-17页
  ·本文的组织结构第17-19页
第2章 理论背景概述第19-27页
  ·相关的图理论第19-20页
  ·复杂网络第20-22页
    ·社会网络第20页
    ·蛋白质相互作用网络第20-21页
    ·其它网络第21-22页
  ·复杂网络的模块性第22页
  ·相关工作第22-26页
    ·GN算法第23页
    ·Spectral算法第23页
    ·D-value算法第23-24页
    ·CPM算法第24-25页
    ·MCODE算法第25页
    ·MCL算法第25-26页
    ·RNSC算法第26页
  ·小结第26-27页
第3章 基于模糊聚类的网络模块性分析方法研究第27-45页
  ·引言第27-28页
  ·理论基础第28-32页
    ·模糊聚类第28-29页
    ·节点间的相似性第29-32页
  ·模糊聚类算法第32-35页
  ·实验结果分析第35-42页
    ·人工网络第35-38页
    ·参数分析第38页
    ·各种算法性能比较第38-39页
    ·真实网络第39-42页
  ·小结第42-45页
第4章 基于最小熵聚类的网络模块性分析方法研究第45-61页
  ·引言第45-46页
  ·理论基础第46-50页
    ·熵变换第46-47页
    ·最小熵传递标准第47-49页
    ·基于最小熵传递标准的聚类第49-50页
  ·最小熵传递方法第50-53页
  ·实验结果分析第53-58页
  ·小结第58-61页
第5章 基于聚类分析的PPI网络模块性分析研究第61-79页
  ·基于派系过滤的迭代式快速模块识别算法第61-66页
    ·引言第61-62页
    ·基于派系过滤的迭代式算法第62-64页
    ·人工网络的时间效率第64-65页
    ·识别PPI网络中的功能模块第65-66页
  ·基于模块比对的保守模块识别算法第66-77页
    ·引言第66-67页
    ·模块比对理论第67-70页
    ·基于模块比对的识别算法第70-71页
    ·实验结果分析第71-77页
  ·小结第77-79页
第6章 基于聚类分析的PPI网络疾病相关模块预测研究第79-93页
  ·引言第79-80页
  ·生物数据第80页
  ·评价指标第80-81页
  ·基于概率化模型的预测方法第81-82页
  ·实验结果分析第82-91页
    ·识别疾病相关模块第82-83页
    ·交叉验证第83-84页
    ·统计分析第84-89页
    ·分析疾病相关模块第89-91页
  ·小结第91-93页
第7章 结束语第93-97页
  ·总结第93-94页
  ·展望第94-97页
参考文献第97-109页
攻读博士学位期间已发表的论文第109-111页
攻读博士学位期间参加的科研项目第111-113页
致谢第113-114页
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