文件名称：论文研究-基于不确定性PPI网络的最大稠密子图挖掘.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 17:21:30
PPI网络,不确定图,稠密子图,期望支持度
研究表明使用PPI数据进行蛋白质功能预测是很有意义的。然而，从生物学实验得到的PPI数据一般是含有噪声的、不完全的和不精确的，这使得将PPI网络作为不确定图来处理变得更加合理。提出了一种基于深度优先搜索策略和点扩展的挖掘算法，它可以有效地从不确定的PPI网络中挖掘最大稠密子图。该算法使用了几种高效的剪枝技术来提高挖掘的时间效率。在酵母菌PPI数据上的实验结果表明该算法在精度和效率上都有很好的表现。