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提出了一种基于人工免疫特性的蛋白质相互作用(PPI)网络聚类模型与算法以期提高其辨识准确率。在该算法中将聚类中心作为抗原,将邻接的节点作为抗体,通过计算抗体与抗原之间的亲和度,将其作为记忆细胞把节点划分到聚类中;然后选择优秀抗体作为疫苗,尝试将疫苗注入聚类模块并进行更新,通过与注射前的模块适应度进行比较,不断更新记忆细胞。对PPI数据集上的数据进行了仿真,实验结果表明,与功能流算法(FLOW)相比,所提方法的正确率和查全率的几何平均值均得到了提高。