مشاهده مشخصات مقاله
ارائه راهکار مبتنی بر تعبیه‌سازی عمیق در خوشه‌بندی گراف‌های غیرقطعی
|
Authors |
-
ملیحه دانش
-
مرتضی درّی‌گیو
-
فرزین یغمایی
|
|
Conference |
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
با افزایش روزافزون داده‌های گرافی، عدم قطعیت موجود در این داده‌ها بنا به دلایلی همچون خطا در روش‌های اندازه‌گیری و منابع اطلاعاتی مبهم امری انکارناپذیر است که این امر منجر به ظهور گراف‌های غیرقطعی شده است. خوشه‌بندی یکی از مهم‌‌ترین عملیات کاوش گراف‌های غیرقطعی است که هدف آن گروه‌بندی گره‌های مشابه در خوشه‌هایی با اتصالات داخلی متراکم است. ما در این مقاله قصد داریم رویکرد جدیدی را در خوشه‌بندی گراف‌های غیرقطعی بر اساس یادگیری عمیق ارائه کنیم. بدین منظور ابتدا ماتریس همبستگی احتمالی گراف را بر اساس ترکیبی از اطلاعات مجاورت مرتبه اول و دوم گره‌ها به دست می‌آوریم. سپس از خودرمزگذار عمیق جهت تعبیه‌سازی گراف بر روی ماتریس همبستگی حاصل بهره می‌بریم، طوریکه ضمن حفظ اطلاعات ساختاری گراف در فضای برداری با ابعاد کم، بازنمایی گره‌ها در راستای دستیابی به خوشه‌بندی بهینه‌ای از آنها باشند. در انتها بردارهای تعبیه گره‌ها را با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی گراف‌های قطعی پارتیشن‌بندی می‌کنیم. روش پیشنهادی با استفاده از چهار مجموعه داده واقعی از شبکه تعاملی پروتئین‌ها شامل Krogan_core، Krogan_extend، Collins و Gavin و طبق معیارهایPrecision ، Specificity و Accuracy مورد ارزیابی قرار گرفت. مطابق نتایج حاصل، روش پیشنهادی حدود ۱۸ درصد کارایی بیشتری نسبت به الگوریتم‌های اخیر خوشه‌بندی گراف‌های غیرقطعی داشته است. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}