HashESU:一种生物网络模体识别高效方法

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通过模体识别可以获得生物网络结构和功能,生物网络模体识别过程涉及到子图枚举和子图同构的问题,计算量非常大.提出一种高效的网络模体识别算法Hash ESU,它使用经典算法ESU枚举子图,采用Hash表结构保存生成的子图,利用每个新增结点与已经确定的结点之间的关系,生成子图标识关键字SIK并映射到Hash表中,每个SIK只在第一次生成时才需要调用同构计算,以大大减少调用NAUTY算法进行同构检测的次数、更快地进行查找和插入子图操作,进而加快模体识别的速度.实验结果表明,在模体识别结果质量相同的前提下,H
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