基于SLPA改进的重叠社团检测算法

标签传播算法(Speaker-Listener Label Propagation Algorithm,SLPA)在重叠社团检测任务上具有线性时间复杂度和优良的检测效果,但作为一种随机算法其多次的随机选择策略致使算法的精度受限且算法结果不稳定;此外,算法在选取的阈值较低时容易出现大量相互嵌套的小型社团和重叠节点。针对上述问题,提出一种精度更高、稳定性更好的改进算法。算法初始化阶段,使用节点局部结构熵(Local Structure Entropy,LE)计算的节点重要性排序升序作为节点更新序列;标签传播阶段,使用资源分配指标(Resource Allocation,RA)作为节点进一步选择的依据,引导标签传播的方向;后处理阶段,新增两两对比待选社团集以去除嵌套包含的社团。在真实网络与人工网络上验证算法的有效性,使用重叠标准互信息(Overlapping Normalized Mutual Information,NMIov)和扩展模块度(Extended Modularity,EQ)与5个经典算法进行对比。实验证明,改进算法在精度与经典算法相比具有优势,在真实网络和人工网络中均具备较好的鲁棒性;改进算法与原算法相比,算法的结果精度分布更为集中,算法的稳定性有提升。

大规模社交网络重叠社区发现技术综述

随着社交网站的发展,大规模、结构复杂的社交网络应运而生,发现大规模社交网络的潜在结构是当前数据挖掘领域的研究难点.针对近几年出现的4种重叠式社区挖掘算法(SLPA,TopGC,SVINET,UEOC),详细分析各方法的设计原理,概括出各算法的特点和应用范畴.并将各算法应用于具备先验社区知识的多种大规模社交网络,通过多种性能评价指标进行定量对比分析.结果表明,SLPA和TopGC分别在性能和效率上取得最优,但所有算法无法同时在效率和性能上取得理想效果.

婴儿艰难梭菌携带状况及菌株特征研究

目的调查婴儿艰难梭菌的携带状况及菌株特征。方法收集2015年8-11月在该院住院或门诊治疗的1岁内婴儿粪便标本238份,利用免疫层析法快速初筛艰难梭菌,阳性标本再利用CDIF平板进行厌氧培养以获得菌株,利用PCR方法检测艰难梭菌毒素A、B的编码基因tcdA、tcdB和二元毒素编码基因cdtA、cdtB,运用slpA测序分型(slpA ST)方法对菌株进行基因分型。结果 238份粪便标本共分离出50株艰难梭菌,<3月、3~<6月和6月至1岁三组婴儿艰难梭菌的分离率分别为9.3%,17.6%和27.3%,三组见比较差异有统计学意义(χ~2=6.940,P=0.031<0.05)。52.0%(26/50)的菌株为产毒株,其中69.2%(18/26)的菌株产毒模式为tcdA+tcdB+cdtA-cdtB-。50株艰难梭菌可分为11种slpA ST型,产毒株最常见的基因型为slpA ST fr-02和kr-02,而非产毒株则为xr-03。结论 1岁内婴儿艰难梭菌携带率较高,且过半为产毒株,大多同时产毒素A和B。产毒株与非产毒株的基因型存在差别。

基于网络嵌入的异质网络重叠社区发现算法

针对SLPA算法在中心节点选取、标签更新策略方面存在的问题,进行改进,提出了一种异质网络重叠社区发现算法NELPA.首先,提出了一种度量异质网络节点相似性的方法,该方法通过元路径嵌入学习及加权融合可度量任意类型节点的相似性.其次,提出了一种基于邻居节点影响力的节点排序方法.最后将这两种方法用于对SLPA算法改进,设计并提出了NELPA算法,该算法解决了SLPA算法中心节点选取随机性、相似性度量指标粗略且不适合直接应用于异质网络社区发现的问题.在真实数据集上进行元路径权重确定、节点排序和社区聚类的仿真实验,并与经典算法进行对比,结果表明,该算法可对异质网络节点进行更准确的相似性度量,并可获得更好的社区聚类效果.

人表皮生长因子融合蛋白在干酪乳杆菌中的表达

以干酪乳杆菌作为传递载体,构建表达人表皮生长因子的重组干酪乳杆菌,探讨原位表达特定蛋白的可行性。采用SOE PCR合成人表皮生长因子序列,克隆到干酪乳杆菌表达载体pELWH,构建pELWHhEGF重组质粒,将该质粒电转化干酪乳杆菌宿主,采用Western blot及间接免疫荧光检测目的蛋白的表达,并通过细胞增殖实验验证目的蛋白的生物学活性。结果表明:在重组菌的细胞表面及培养液上清中均检测到SlpA-hEGF融合蛋白,分子质量约55ku;细胞增殖实验显示SlpA-hEGF融合蛋白及干酪乳杆菌上清均能显著促进NIH/3T3细胞的增殖。

ENSO位相转换期北太平洋热带外大气对热带东太平洋海温的影响

利用NCEP/NCAR提供的大气月平均再分析资料、NOAA提供的ERSST.V4资料及ECMWF提供的ORAS4海洋再分析数据集,借助合成分析、相关分析和SVD分解等方法,对ENSO位相转换期北太平洋热带外大气对热带东太平洋海温的影响进行分析。结果表明:(1)6月关键区(155~130°W,10~30°N)存在海平面气压正异常与同期以及后期热带东太平洋出现海温负异常有关,E-L型事件(El Nio次年发生La Nia)在关键区出现海平面气压正异常的概率远大于E-N型事件(El Nio次年不发生La Nia);(2)通过分析北太平洋3—6月海平面气压场和后期12月海温场SVD分解的结果,同样发现关键区海平面气压异常和后期12月热带东太平洋海温异常的负相关关系;(3)6月正位相OKJ波列的传播可能是导致同期关键区海平面气压正异常的原因之一;(4)6月关键区出现海平面气压正异常时,可能通过引起1~3个月后同区域出现更多向南海表层海流流速异常,有助于将中纬较冷的海水向赤道输送,引起12月热带东太平洋海温负异常,对于La Nia的形成起到一定促进作用。

基于药物剂量及作用的方剂核心用药配伍规律复杂网络算法的构建

利用复杂网络相关算法,结合方剂中药物“君、臣、佐、使”的药物作用及剂量,构建一种基于药物剂量及作用的方剂核心用药配伍规律的新算法。通过构建方剂子网,根据方剂中药物作用及剂量确定核心药物及其权重;基于药物核心度权重构建中药方剂复杂网络模型;改进复杂网络标签传递算法对相关方剂的核心用药配伍规律进行挖掘。以《中医方剂大辞典》中治疗产后中风方剂及用药为例,收集相关方剂143首,频次>20的药物16味,支持度>10、置信度>80的关联规则组合88个,构建包含74个节点、1245条边的产后中风治疗用药复杂网络模型,利用复杂网络算法发现药物聚类组合结果51个。通过分析研究发现,中医治疗产后中风用药以祛风除湿、散寒止痛、补益气血为主,同时对改进的标签传递算法与传统的关联规则等方法进行比较,认为改进复杂网络标签传递算法可得出一些围绕核心药物的新颖且更有针对性的药物组合结果。