面向生物网络的网络相似性搜索算法研究

目前生物网络数据库呈现指数性增长,为了能从网络数据库中准确找到目标网络,本文提出一种新的网络相似性搜索算法。首先用两种方法分别计算Top k的相似网络,然后将两种算法返回的相似网络经过Overlap分数筛选,通过加权重排序算法将两组数据进行整合重排序,最后返回一个精准的已经排好序的相似网络数据集。实验的结果显示,本文算法的查询精确度和查询速度优于其他算法,为解决网络查询中速度慢精确度低等问题提供了理论支撑。     

复杂网络在土壤重金属含量关联分析中的应用

土壤重金属污染是当今社会最为关注的环境问题,对土壤不同重金属含量变化的关联性研究可以为土壤重金属治理提供理论依据。本文构建了一个复杂网络模型来分析土壤中重金属含量的关联性。通过采集实验基地7个区域的210组环境重金属数据,构建同现矩阵和复杂网络模型来分析该实验基地重金属的关联性。实验的结果显示,应用本文的方法,可以较好地描述不同重金属之间变化的潜在联系。