[發(fā)明專利]一種三方網(wǎng)絡(luò)資源傳播方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710133230.9 | 申請日: | 2017-03-08 |
| 公開(公告)號: | CN106934252A | 公開(公告)日: | 2017-07-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 時(shí)媛媛;周杰 | 申請(專利權(quán))人: | 華南理工大學(xué) |
| 主分類號: | G06F19/12 | 分類號: | G06F19/12;G06F19/24 |
| 代理公司: | 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司44245 | 代理人: | 蔡克永 |
| 地址: | 510640 廣*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 網(wǎng)絡(luò)資源 傳播 方法 | ||
1.一種三方網(wǎng)絡(luò)資源傳播方法,其特征在于包括如下步驟:
將兩個(gè)二分網(wǎng)絡(luò)通過共同的中間節(jié)點(diǎn)連接,形成一個(gè)三方網(wǎng)絡(luò),資源在三個(gè)節(jié)點(diǎn)間不斷傳遞疊加,最后得到初始點(diǎn)和最終節(jié)點(diǎn)的權(quán)值關(guān)系,來預(yù)測節(jié)點(diǎn)之間相互關(guān)聯(lián)的程度;
三方網(wǎng)絡(luò)是指將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)通過共同的中間節(jié)點(diǎn)整合,在新的網(wǎng)絡(luò)上,資源有方向的傳遞疊加;疊加傳遞的過程可看成兩個(gè)二分傳播和最后一個(gè)資源整合的過程。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述三方網(wǎng)絡(luò)資源傳播方法,其特征在于:所述三方網(wǎng)絡(luò)資源傳播方法通過如下步驟實(shí)現(xiàn):
在三方網(wǎng)絡(luò)的傳遞模型中,其實(shí)是資源在個(gè)結(jié)點(diǎn)相互轉(zhuǎn)移疊加的過程;為處理好的二分圖Nlm=(Vl,Vm,Elm)和Nme=(Vm,Ve,Eme)分別構(gòu)建鄰接矩陣和其中在二分圖Nlm中,如果lncRNA和miRNA相互關(guān)聯(lián),則否則在二分圖Nme中也有著相似的定義,如果miRNA與EF相互關(guān)聯(lián),則否則
三方網(wǎng)絡(luò)資源傳遞方法的資源轉(zhuǎn)移的過程,實(shí)際是將一個(gè)二分圖上的投影在三方網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)上的加權(quán)過程,即基于中間miRNA,在lncRNA-miRNA和miRNA-EF網(wǎng)絡(luò)上單邊投影的加權(quán);因此可分成三個(gè)部分,即分別計(jì)算出miRNA在兩個(gè)二分網(wǎng)絡(luò)上的單邊投影,以及聯(lián)合兩個(gè)投影構(gòu)成最終的推薦矩陣。過程如下:
在lncRNA‐miRNA關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)Nlm=(Vl,Vm,Elm)中,資源首先從結(jié)點(diǎn)Vm轉(zhuǎn)向Vl,接著資源再傳回到結(jié)點(diǎn)Vm,這個(gè)過程可得到miRNA在Nlm上的資源投影矩陣定義為
其中和表示在二分圖Nlm中,miRNAs結(jié)點(diǎn)和在向量Vm的度,同樣的表示在二分圖Nlm中,lncRNA結(jié)點(diǎn)在向量Vl的度,nl表示在Nlm中l(wèi)ncRNA的數(shù)量,并且參數(shù)λ1∈[0,1];
在miRNA-EF關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)上Nme=(Vm,Ve,Eme),資源的傳遞從結(jié)點(diǎn)Ve開始傳遞到結(jié)點(diǎn)Vm,隨后又傳回到Ve的過程;最終權(quán)值轉(zhuǎn)移矩陣定義為
其中和表示在二分圖Nme中,EF結(jié)點(diǎn)和在向量Ve的度,同樣的表示在二分圖Nme中,miRNA結(jié)點(diǎn)在向量Vm的度,nm表示在Nme中miRNA的數(shù)量,并且參數(shù)λ2∈[0,1];
其中參數(shù)λ1和λ2用于調(diào)節(jié)資源傳播矩陣的權(quán)重;當(dāng)λ值越接近0,代表結(jié)點(diǎn)的資源被計(jì)算為鄰接結(jié)點(diǎn)的平均值,而越接近1,代表資源在領(lǐng)接節(jié)點(diǎn)中分布越均勻;在預(yù)測中,參數(shù)越接近0,預(yù)測值更保守,而值接近1,最后的預(yù)測結(jié)果越趨于整體預(yù)測結(jié)果;
將上述兩步得到的權(quán)值矩陣Wm,We與鄰接矩陣Ame聯(lián)合,可以得到權(quán)值矩陣將得到了聯(lián)合權(quán)值矩陣后,與二分圖Nlm的鄰接矩陣Alm再一次聯(lián)合,最終的預(yù)測權(quán)值矩陣可以表示為其中ri,j代表lncRNA和EF的關(guān)聯(lián)權(quán)重;最終得到的推薦矩陣中,每一個(gè)結(jié)點(diǎn)都代表lncRNA和EF的關(guān)聯(lián)程度,權(quán)值越高二者的關(guān)聯(lián)可能性越大。
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