一种用于加权多层网络聚合的原则性方法
社会与信息网络
2021-03-11 v1
摘要
多层网络刻画了同一组节点之间不同类型的交互。例如，蛋白酶网络由五到七层组成，其中不同层表示蛋白质之间经实验确认的不同类型的分子交互。在多层蛋白酶网络中，共表达层是通过对来自不同来源与平台的转录组数据进行荟萃分析而获得的。尽管在一些研究中共表达层本身又被表示为一个多层网络，一个基本问题是如何从相应的多层网络得到一个单层网络。这一过程称为多层网络聚合。在本工作中，我们提出一种基于最大后验估计的多层网络聚合算法。该方法能够在聚合加权多层网络的同时保留各层的核心信息。我们通过一个无权友谊网络和一个多层基因共表达网络对该方法进行评估。我们将聚合得到的基因共表达网络分别与由合并数据集得到的网络和由平均权重得到的网络进行比较。采用冯·诺依曼熵来比较三个网络的混合度，并与其他网络度量一起显示了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.05774,
title = {A principled approach for weighted multilayer network aggregation},
author = {Junyao Kuang and Caterina Scoglio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05774},
year = {2021}
}