Etikettutbredning är en effektiv och effektiv teknik för att utnyttja lokala och globala funktioner i ett nätverk för halvövervakat lärande. I litteraturen är en utmaning hur man kan sprida information i heterogena nätverk som består av flera undernätverk, som vart och ett har sina egna klusterstrukturer som måste utforskas självständigt. I detta dokument introducerar vi en intetutitiv algoritm MINProp (Mutual Interaction-based Network Propagation) och en enkel legaliseringsram för att sprida information mellan undernätverk i ett heterogent nätverk. MINProp utför sekventiell märkningsutbredning på varje enskilt delnätverk med aktuell märkningsinformation som härleds från de andra delnätverken och upprepar detta steg tills den globala optimala lösningen på den konvexa objektiva funktionen av regulariseringsramen är konvex. Den oberoende märkningsutbredningen på varje delnätverk undersöker klusterstrukturen i delnätverket. Etikettinformationen från de andra undernätverken används för att fånga upp ömsesidiga interaktioner (biklusterstrukturer) mellan hörnen i varje par av undernätverken. MINProp algoritm tillämpas på sjukdom gen upptäckt från en heterogeneus nätverk av sjukdom fenotyper och gener. I experimenten, MINProp signifikant output-performed den ursprungliga etiketten förökning algoritm på ett enda nätverk och de state-of-the-art metoder för att upptäcka sjukdomsgener. Resultaten tyder också på att MINProp är effektivare när det gäller att utnyttja de modulära strukturerna i ett heterogent nätverk. Slutligen upptäckte MINProp nya sjukdomsgena associationer som rapporteras först nyligen.  Nätverksbaserad dataanalys drar nyligen till sig allt större uppmärksamhet i praktiska tillämpningar av datautvinning och maskininlärning [9, 17, 19, 13]. Det tros att många verkliga nätverk innehåller användbara dolda kvartersstrukturer bland objekten i nätverket. Flera grafbaserade semi-övervakade inlärningsalgoritmer har utvecklats för att utnyttja den globala nätverksstrukturen för att förbättra prestandan i olika inlärningsuppgifter på nätverk som klassificering och rankning [16, 24, 2, 23]. I dessa algoritmer initieras några av hörnen (märkta data) med etiketter eller aktiveringsvärden och de andra hörnen (omärkta data) initieras med 0, och inlärningsproblemet är att tilldela etikett/aktiveringsvärde till omärkta data för klassificering eller rankning. Den gemensamma egenskapen hos de grafbaserade semiövervakade inlärningsalgoritmerna är "klustret antagande": närliggande datapunkter i ett nätverk bör märkas på samma sätt och datapunkter i samma globala kluster i nätverket bör också märkas på samma sätt. Dessa algoritmer är typiskt formulerade som etikettutbredning på ett nätverk: etikettinformationen på hörnen är iterativt förökad mellan angränsande hörn och förökningsprocessen kommer slutligen att konvergera mot den unika globala optimala minimera ett kvadratiskt kriterium [3]. Ett viktigt problem som inte tidigare behandlats är hur man utformar en algoritm för att sprida märkningsinformation över flera undernätverk av olika typer av hörn och kanter. Enligt detta scenario, flera undernätverk som beskriver relationer mellan olika objekt finns i ett heterogent nätverk (Fig 1A). Utan förlust av allmängiltighet definierar vi två typer av delnätverk i det heterogena nätverket: delnätverk som innehåller samma typ av objekt (homo-subnätverk) och bipartit delnätverk med kanter som förbinder två typer av objekt (hetero-subnätverk ). Att bara sprida etiketten på det kombinerade nätverket är inte en principiell metod för att utforska klusterstrukturerna i nätverket eftersom varje homo-subnätverk kan ha sin egen klusterstruktur och varje hetero-subnätverk kan också ha sina egna biklusterstrukturer (en bikluster är en uppsättning tätt anslutna hörn i de två gemensamma vertex uppsättningar i en bipartit graf.). I princip bör dessa kluster- och biklusterstrukturer undersökas på ett oberoende sätt, snarare än på ett oberoende sätt.
I REF introduceras en algoritm som kallas MINProp och en legaliseringsram för märkningsutbredning över undernätverken i ett heterogent nätverk.
A Heterogeneous Label Propagation Algorithm for Disease Gene Discovery
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}