HashESU:一种生物网络模体识别高效方法

赵静; 钟诚

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通过模体识别可以获得生物网络结构和功能,生物网络模体识别过程涉及到子图枚举和子图同构的问题,计算量非常大.提出一种高效的网络模体识别算法Hash ESU,它使用经典算法ESU枚举子图,采用Hash表结构保存生成的子图,利用每个新增结点与已经确定的结点之间的关系,生成子图标识关键字SIK并映射到Hash表中,每个SIK只在第一次生成时才需要调用同构计算,以大大减少调用NAUTY算法进行同构检测的次数、更快地进行查找和插入子图操作,进而加快模体识别的速度.实验结果表明,在模体识别结果质量相同的前提下,Hash ESU算法的运行效率明显优于著名的ESU算法和使用四分树结构存储子图的Quate Xelero算法.

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来源
《小型微型计算机系统》 |2015年第9期|2042-2046|共5页
作者
赵静; 钟诚;
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作者单位

广西大学计算机与电子信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;算法理论;
关键词
生物网络; 模体识别; 子图枚举; 子图同构; Hashing;

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