Beräkningsmetoder för att generera hypoteser från biomedicinsk litteratur har studerats intensivt under de senaste åren. Det är dock fortfarande en utmaning att automatiskt upptäcka nya, tvärsilobiomedicinska hypoteser från storskaliga litteraturarkiv. För att ta itu med denna utmaning modellerar vi först ett biomedicinskt litteraturarkiv som ett omfattande nätverk av biomedicinska begrepp och formulerar hypoteser som en process för länkfyndighet på konceptnätverket. Vi hämtar relevant information från den biomedicinska litteraturen corpus och skapar ett konceptnätverk och konceptförfattare karta på ett kluster med Map-Reduce ramverk. Vi extraherar en uppsättning heterogena funktioner såsom slumpmässiga promenadbaserade funktioner, kvartersfunktioner och vanliga författarfunktioner. Det potentiella antalet länkar att överväga för möjligheten att länk upptäckt är stort i vårt koncept nätverk och för att ta itu med skalbarhet problem, funktioner från ett koncept nätverk extraheras med hjälp av ett kluster med Map-Reduce ramverk. Vi modellerar ytterligare länk upptäckt som ett klassificeringsproblem som utförs på en utbildning data som automatiskt extraheras från två nätverksögonblicksbilder tagna i två på varandra följande tidsperioder. En uppsättning heterogena egenskaper, som omfattar både topologiska och semantiska egenskaper som härrör från konceptnätverket, har studerats med avseende på deras inverkan på noggrannheten i den föreslagna processen för upptäckt av länkar som övervakas. En fallstudie av generering av hypoteser på grundval av den föreslagna metoden har presenterats i dokumentet.
Katukuri m.fl. REF använde övervakad länkförutsägelse i ett storskaligt biomedicinskt nätverk av begreppssammankomster i dokument för att generera hypoteser.
Hypotheses generation as supervised link discovery with automated class labeling on large-scale biomedical concept networks
{'venue': 'BMC Genomics', 'journal': 'BMC Genomics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}