Vår dynamiska grafbaserade relationsbrytningsmetod har utvecklats för att lära sig strukturella mönster i biologiska nätverk när de förändras över tid. Analysen av dynamiska nätverk är viktig inte bara för att förstå livet på systemnivå, utan också för att upptäcka nya mönster i andra strukturella data. De flesta nuvarande grafbaserade data mining metoder förbise dynamiska funktioner i biologiska nätverk, eftersom de är fokuserade på endast statiska grafer. Vår strategi analyserar en sekvens av grafer och upptäcker regler som fångar de förändringar som sker mellan par av grafer i sekvensen. Dessa regler representerar grafen skriva om regler som den första grafen måste gå igenom för att vara isomorphic till den andra grafen. Sedan, vårt tillvägagångssätt matar grafen skriva om regler i ett maskininlärningssystem som lär allmänna omvandlingsregler som beskriver de typer av förändringar som sker för en klass av dynamiska biologiska nätverk. De upptäckta grafskrivande reglerna visar hur biologiska nätverk förändras över tiden, och omvandlingsreglerna visar de upprepade mönstren i de strukturella förändringarna. I detta dokument tillämpar vi vårt förhållningssätt till biologiska nätverk för att utvärdera vårt förhållningssätt och för att förstå hur biosystemen förändras över tid. Vi utvärderar våra resultat med hjälp av täcknings- och förutsägelsemått, och jämför med biologisk litteratur.
Du och Cook REF beräknar graf omskrivningsregler som beskriver utvecklingen av på varandra följande grafer.
Learning patterns in the dynamics of biological networks
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}