生物复杂网络motif发现的并行算法

杨伏长; 朱嘉富; 孙佳敏; 谢江

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生物复杂网络motif发现的并行算法

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生物复杂网络motif发现是一种研究生物网络的重要方法,它基于复杂网络的理论研究,以新的视角来研究生命现象和生命机制,但是在处理较大的网络规模或者需挖掘较大的motif时计算效率低.针对这个问题,在现有串行网络motif发现算法ESU的基础上,提出一种基于消息传递接口(MPI)的并行化ESU算法.该方法在ESU计算过程中优化了节点值以解决节点值依赖问题,并以ESU算法的子图发现策略统计各节点子图数,利用动态规划策略寻找最佳节点分配策略以解决负载不均衡问题.模拟网络数据和真实生物网络数据的实验结果表明,并行化ESU算法优化了节点值依赖问题,实现了基于动态规划的负载均衡策略,其运行时间比串行算法缩短了90％,并且该并行算法对不同类型不同规模的网络都具有较强的适用性,有效地提高了网络motif发现问题的计算效率.

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来源
《计算机应用》 |2019年第1期|72-77|共6页
作者
杨伏长; 朱嘉富; 孙佳敏; 谢江;
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作者单位

上海大学计算机工程与科学学院;

上海200444;

上海大学计算机工程与科学学院;

上海200444;

上海大学计算机工程与科学学院;

上海200444;

上海大学计算机工程与科学学院;

上海200444;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
网络motif发现; 子图枚举; 同构比较; 并行化; 消息传递接口;

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