基于图理论的频率子图挖掘算法在生物分子网络中的研究
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引用本文:张娅婷,徐小娟,谢冬青.基于图理论的频率子图挖掘算法在生物分子网络中的研究[J].计算技术与自动化,2008,(2):62-65
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张娅婷  徐小娟  谢冬青
[1]湖南信息职业技术学院,湖南长沙410200 [2]湖南石化职业技术学院,湖南岳阳414012 [3]广州大学,广东广州510000
基金项目:教育部科学技术研究项目
中文摘要:基于大规模生物分子网络的信息挖掘是近年来生物信息学研究领域的一个重要研究课题,频率子图在生物分子网络中代表具有特定功能的稳定结构,基于频率子图的挖掘是生物信息学的一个重要研究方向,对分子网络中的频率子图挖掘算法进行研究,主要对三种经典频率子图挖掘算法(AGM、FSG、gSpan)进行详细的研究和比较,并对生物分子网络中频率子图挖掘存在的问题及解决这些问题的方法进行研究,其目的是为研究更高效的频率子图挖掘算法提供参考和借鉴.
中文关键词:频率子图  AGM  FSG  gSpan
 
A Frequent Subgraph Mining Algorithm Based on Graph Theory in Biomolecular Network
ZHANG Ya-ting  XU Xiao-juan  XIE Dong-qing
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