生物网络中频繁子图挖掘方法与挑战的分类
人工智能
2012-07-17 v1
摘要
理解生物网络的结构和动力学是系统生物学中的重要挑战之一。此外，生物网络中实验数据的日益增加 necessitate 使用高效方法来分析这些海量数据。此类方法需要识别共同模式以分析数据。由于生物网络可以建模为图，共同模式识别问题等价于在一组图集中进行频繁子图挖掘。本文首先介绍了生物网络中频繁子图挖掘的挑战，并针对每个挑战对现有方法进行了分类。随后，根据算法针对每个挑战所采用的方法类型对其进行了分析。
引用
@article{arxiv.1207.3543,
title = {Classification of Approaches and Challenges of Frequent Subgraphs Mining in Biological Networks},
author = {Mohammadreza Keyvanpour and Fereshteh Azizani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.3543},
year = {2012}
}