本文關(guān)鍵詞：基于改進的邊聚集系數(shù)和K近鄰算法的關(guān)鍵蛋白識別研究

  更多相關(guān)文章： 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 重要節(jié)點 機器學(xué)習(xí) K近鄰 Bootstrap-KNN模型

【摘要】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)被定義為一類由現(xiàn)實復(fù)雜系統(tǒng)抽象出來，并表現(xiàn)出高度復(fù)雜性的網(wǎng)絡(luò)�，F(xiàn)實生活中，我們總是處在不同的網(wǎng)絡(luò)中，同時整個社會也被不同的網(wǎng)絡(luò)所覆蓋，如金融網(wǎng)、因特網(wǎng)、工作網(wǎng)、朋友圈、交通網(wǎng)、犯罪網(wǎng)等，因此深入研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，對于我們的生活、工作都具有重大指導(dǎo)意義。 生物體內(nèi)存在著大量蛋白質(zhì)，根據(jù)它們對生物體的重要性可以分為兩類：關(guān)鍵蛋白質(zhì)和非關(guān)鍵蛋白質(zhì)。關(guān)鍵蛋白質(zhì)是指能夠幫助生物體實現(xiàn)某些功能，并且丟失后會對生物體造成巨大影響的一類蛋白質(zhì)，由此可見，它對于生物體的生存、正常工作意義重大。同時，通過計算機從復(fù)雜的蛋白質(zhì)交互網(wǎng)絡(luò)中識別關(guān)鍵蛋白質(zhì)，已經(jīng)成為當(dāng)今研究的一大熱點�，F(xiàn)階段該領(lǐng)域已有一些經(jīng)典算法，如度中心性算法、介數(shù)中心性算法、緊密度中心性算法等，但是以上算法都只關(guān)注了節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要性，而忽略了邊作為連接節(jié)點之間橋梁所具有的重要性。接著，便有研究者引入邊聚集系數(shù)ECC（edge clusteringcoefficient，ECC），提出了新型中心度算法NC（new centrality，NC）、基于排除思想的剝落排序算法等，但是上述這些算法都存在兩個共同問題：既沒有將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點和邊的雙重特性有效結(jié)合起來，也沒有綜合考慮每種算法的優(yōu)勢。 針對上述問題，本文首先引入點聚集系數(shù)C（clustering coefficient，C）和邊聚集系數(shù)ECC，并在此基礎(chǔ)上，提出改進的邊聚集系數(shù)IECC（improved edge clusteringcoefficient，IECC），和一種融合點和邊雙重拓?fù)涮匦缘乃惴∟EC（node and edge clusteringcoefficient，NEC）。 接著，本文引入了機器學(xué)習(xí)中的K近鄰（K-Nearest Neighbor，簡稱KNN）算法。由于傳統(tǒng)KNN算法容易產(chǎn)生過擬合或欠擬合，于是本文采用Bootstrap重抽樣技術(shù)對KNN算法改進，改進后的新型蛋白質(zhì)預(yù)測模型定義為bootstrap k-nearest neighbor模型（簡稱Bootstrap-KNN）。Bootstrap-KNN對每個節(jié)點的識別都綜合了多種關(guān)鍵節(jié)點識別方法的評分，由于不同算法對不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的適用性，本文提出的方法使預(yù)測結(jié)果更加客觀，而且適用性更強。 為了驗證本文提出的改進算法NEC和Bootstrap-KNN模型的有效性，本文利用DIP（dataset of interacting proteins，DIP）數(shù)據(jù)集中的酵母蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)進行仿真實驗。通過對實驗結(jié)果中各項評價指標(biāo)進行分析對比，，結(jié)果顯示NEC算法的預(yù)測準(zhǔn)確率等多項指標(biāo)均高于大部分傳統(tǒng)算法，并且Bootstrap-KNN模型對應(yīng)的預(yù)測準(zhǔn)確率等多項指標(biāo)均高于NEC算法，這些改進能夠為生物學(xué)中關(guān)鍵蛋白質(zhì)的預(yù)測提供有效指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) 重要節(jié)點 機器學(xué)習(xí) K近鄰 Bootstrap-KNN模型
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5;TP181
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-18
• 1.1 課題研究背景11-14
• 1.2 領(lǐng)域研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文主要工作15-16
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 第2章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與機器學(xué)習(xí)概述18-30
• 2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)概述18-19
• 2.1.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究背景18
• 2.1.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展18-19
• 2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性及分析19-23
• 2.2.1 小世界特性19-20
• 2.2.2 無標(biāo)度特性20-21
• 2.2.3 平均路徑長度21-22
• 2.2.4 集聚系數(shù)22
• 2.2.5 節(jié)點度和度分布22-23
• 2.3 傳統(tǒng)關(guān)鍵節(jié)點識別算法概述23-28
• 2.3.1 度中心性算法 DC23-24
• 2.3.2 介數(shù)中心性算法 BC24-25
• 2.3.3 緊密度中心性算法 CC25-26
• 2.3.4 特征向量中心性算法 EC26
• 2.3.5 子圖中心性算法 SC26-27
• 2.3.6 信息流量中心性算法 IC27-28
• 2.4 機器學(xué)習(xí)概述28-29
• 2.4.1 機器學(xué)習(xí)定義28
• 2.4.2 機器學(xué)習(xí)重要性28-29
• 2.4.3 機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 基于節(jié)點和邊的新型關(guān)鍵節(jié)點識別算法30-35
• 3.1 點聚集系數(shù) C30
• 3.2 邊聚集系數(shù) ECC30-31
• 3.3 新中心性算法 NC31-32
• 3.4 本文改進算法32-33
• 3.4.1 改進的邊聚集系數(shù) IECC32
• 3.4.2 改進算法 NEC32-33
• 3.5 本章小結(jié)33-35
• 第4章 基于改進的 K 近鄰算法的關(guān)鍵蛋白識別研究35-41
• 4.1 K 近鄰算法35-36
• 4.1.1 K 近鄰介紹35
• 4.1.2 K 近鄰的應(yīng)用35-36
• 4.2 K 近鄰算法改進36-38
• 4.2.1 Bootstrap-KNN 模型36-37
• 4.2.2 Bootstrap-KNN 模型特征歸一化37-38
• 4.2.3 Bootstrap 抽樣技術(shù)38
• 4.3 Bootstrap-KNN 模型預(yù)測關(guān)鍵蛋白質(zhì)38-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第5章 實驗仿真及結(jié)果分析41-52
• 5.1 實驗數(shù)據(jù)集41
• 5.2 實驗環(huán)境41
• 5.3 實驗評價指標(biāo)41-43
• 5.3.1 敏感度42
• 5.3.2 特異性42
• 5.3.3 陽性預(yù)測值42
• 5.3.4 陰性預(yù)測值42-43
• 5.3.5 F-指標(biāo)43
• 5.3.6 準(zhǔn)確率43
• 5.4 NEC 實驗結(jié)果及分析43-47
• 5.5 Bootstrap-KNN 實驗結(jié)果及分析47-51
• 5.6 本章小結(jié)51-52
• 第6章 總結(jié)與展望52-54
• 6.1 總結(jié)52-53
• 6.2 展望53-54
• 參考文獻54-58
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果58-59
• 致謝59

【參考文獻】

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本文編號：675556