• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International symposium on bioinformatics research and applications >New Heuristics for Clustering Large Biological Networks
【24h】

New Heuristics for Clustering Large Biological Networks

机译：大型生物网络聚类的新启发法

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In analysis of large biological networks traditional clustering algorithms exhibit certain limitations. Specifically, these are either slow in execution or unable to cluster. As a result, faster methodologies are always in demand. In this context, some more efficient approaches have been introduced most of which are based on greedy techniques. Clusters produced as a result of implementation of any such approach are highly dependent on the underlying heuristics. It is expected that better heuristics will yield improved results. As far we are concerned, SPICi can handle large protein-protein interaction (PPI) networks well. In this paper, we have proposed two new heuristics and incorporate those in SPICi. The experimental results exhibit improvements on the performance of the new heuristics.
机译：在分析大型生物网络时，传统的聚类算法表现出一定的局限性。具体来说，它们要么执行缓慢，要么无法群集。结果，总是需要更快的方法。在这种情况下，已经引入了一些更有效的方法，其中大多数是基于贪婪的技术。由于实施任何此类方法而产生的集群高度依赖于潜在的启发式方法。可以预期，更好的启发式方法将产生更好的结果。就我们而言，SPICi可以很好地处理大型蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。在本文中，我们提出了两种新的启发式方法，并将其纳入SPICi。实验结果显示了对新启发式算法性能的改进。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号