一种面向大规模序列数据的交互特征并行挖掘算法

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序列是一种重要的数据类型,在诸多应用领域广泛存在.基于序列的特征选择具有广阔的现实应用场景.交互特征是指一组整体具有显著强于单独个体与目标相关性的特征集合.从大规模序列中挖掘交互特征面临着位点的“组合爆炸”问题,计算挑战性极大.针对该问题,以生物领域高通量测序数据为背景,提出了一种新的基于并行处理和演化计算的高阶交互特征挖掘算法.位点数是制约交互作用挖掘效率的根本因素.摈弃了现有方法基于序列分块的并行策略,采用基于位点分块的并行思想,具有天然的效率优势.进一步,提出了极大等位公共子序列(maximal a
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