胡达·纳萨尔;乔治·科利亚斯;阿南斯·格拉玛;大卫·F·格莱奇(David F.Gleich)。 多网络对齐的可扩展算法。 (英语) Zbl 1470.05154号 SIAM J.科学。计算。 43,编号5,S592-S611(2021). 摘要:多网络对齐是在给定的网络集合中识别相似和相关区域的问题。虽然有大量有效的技术可以解决两个网络的成对问题,这两个网络可以根据边进行扩展,但由于计算复杂性将随着网络数量呈指数级增长,因此这些技术不容易扩展到对齐多个网络。在这份手稿中,我们介绍了一种新的多网络对齐算法和框架,它可以有效地将数千个网络与数千个节点对齐。我们算法的关键使能技术是在名为IsoRank的成对网络对齐的原则性启发式过程中识别准确且易于计算的低阶张量结构。这可以与低秩张量上的\(k\)维匹配问题的新算法相结合,以产生对齐。我们在合成问题和实际问题上的结果表明,我们的技术(i)在质量方面与现有方法一样好或更好,当它们处理小问题时,运行速度要快得多,并且(ii)能够扩展以对齐当前方法无法实现的多个网络。 引用于1文件 MSC公司: 05C82号 小世界图形、复杂网络(图形理论方面) 05立方厘米85 图形算法(图形理论方面) 05立方厘米70 具有特殊属性的边子集(因子分解、匹配、分区、覆盖和打包等) 90B10型 运筹学中的确定性网络模型 68米10 计算机系统中的网络设计和通信 关键词:多重网络对齐;网络对齐;低秩张量;\(K\)-部分匹配;\(K\)维匹配 软件:L-格雷尔;PrimAlign(基本对齐);幽灵;IsoRankN公司;IsoRank公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{H.Nassar}等人,SIAM J.Sci。计算。43,第5号,S592--S611(2021;Zbl 1470.05154) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] N.Atias和R.Sharan,蛋白质网络的比较分析:难题,实际解决方案,Commun。ACM,55(2012),第88-97页,https://doi.org/10.1145/2160718.2160738。 [2] M.Bayati、D.F.Gleich、A.Saberi和Y.Wang,稀疏网络对齐的消息传递算法,ACM Trans。知识。迪斯科。数据,7(2013),3,https://doi.org/10.1145/2435209.2435212。 [3] P.Berkhin,PageRank计算调查,互联网数学。,2(2005),第73-120页,https://doi.org/10.1080/15427951.2005.10129098。 ·Zbl 1100.68504号 [4] M.Bianchini、M.Gori和F.Scarselli,《内幕排名》,ACM Trans。《互联网技术》,5(2005),第92-128页,https://doi.org/10.1145/1052934.1052938。 [5] S.A.Cook,《理论证明过程的复杂性》,载于《第三届ACM计算理论研讨会论文集》,ACM,纽约,1971年,第151-158页·Zbl 0253.68020号 [6] J.Draisma和J.Kuttler,有界秩张量是在有界度中定义的,杜克数学。J.,163(2014),第35-63页,https://doi.org/10.1215/00127094-2405170。 ·Zbl 1314.14109号 [7] P.Esfandiar、F.Bonchi、D.F.Gleich、C.Greif、L.V.S.Lakshmanan和B.-W.On,《快速卡茨和通勤者:大型网络中社会关系的有效评估》,施普林格,柏林,海德堡,2010年,第132-145页,https://doi.org/10.1007/978-3642-18009-5_13。 ·Zbl 1253.68044号 [8] S.Feizi、G.Quon、M.R.Mendoza、M.Meídard、M.Kellis和A.Jadbabaie,《网络光谱校准》,预印本,https://arxiv.org/abs/1602.04181, 2016. [9] D.F.Gleich,超越网络的PageRank,SIAM Rev.,57(2015),第321-363页,https://doi.org/10.1137/10976649。 ·Zbl 1336.05122号 [10] V.Gligorijevic、N.Malod-Dognin和N.Przulj,《融合:通过数据融合实现多重网络对齐》,生物信息学,32(2016),第1195-1203页,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv731。 [11] G.H.Golub和C.van Loan,《矩阵计算》,第四版,约翰霍普金斯大学出版社,马里兰州巴尔的摩,2013年·Zbl 1268.65037号 [12] G.He,J.Liu,C.Zhao,一些图划分问题的近似算法,J.graph algorithms Appl。,4(2000),第1-11页,https://doi.org/10.7155/jgaa.0021。 ·Zbl 0969.05057号 [13] K.Kalecky和Y.-R.Cho,《PrimAlign:大型生物网络的PageRank-inspired Markovian校准》,生物信息学,34(2018),pp.i537-i546,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bty288。 [14] V.Kann,最大有界三维匹配是MAX SNP-complete,Inform。过程。莱特。,37(1991),第27-35页,https://doi.org/10.1016/0020-0190(91)90246-E·Zbl 0711.68045号 [15] R.M.Karp,组合问题中的可简化性,摘自《计算机计算复杂性研讨会论文集》,IBM Thomas J.Watson Research Center,约克敦高地,纽约,1972年,第85-103页,https://doi.org/10.1007/978-1-4684-2001-2_9。 ·Zbl 1467.68065号 [16] G.W.Klau,《一种新的基于图形的成对全球网络对齐方法》,BMC生物信息学,10(2009),S59。 [17] G.Kollias、S.Mohammadi和A.Grama,《网络相似性分解(NSD):网络对齐的快速可扩展方法》,IEEE Trans。知识。数据工程师,24(2012),第2232-2243页,https://doi.org/10.109/TKDE.2011.174。 [18] O.Kuchaiev、T.Milenkovicí、V.Memiševicí、W.Hayes和N.Prz \780]ulj,《拓扑网络比对揭示生物功能和系统发育》,J.Roy。Soc.接口,7(2010),https://doi.org/10.1098/rsif.2010.0063。 [19] G.Langs、P.Golland、Y.Tie、L.Rigolo和A.Golby,大脑区域的功能几何排列和定位,摘自《第24届神经信息处理系统年会论文集》,NeurIPS,加州圣地亚哥,2010年,第1225-1233页,https://papers.nips.cc/paper/2010/hash/35f4a8d465e6e1edc05f3d8ab658c551-Abstract.html。 [20] J.Leskovec、J.Kleinberg和C.Faloutsos,《随时间变化的图:加密定律、收缩直径和可能的解释》,载于《第十一届ACM SIGKDD数据挖掘知识发现国际会议论文集》,KDD’05,ACM,纽约,2005年,第177-187页,https://doi.org/10.1145/1081870.1081893。 [21] J.Leskovec、K.J.Lang、A.Dasgupta和M.W.Mahoney,《大型网络中的群落结构:自然集群大小和缺乏明确定义的大型集群》,预印本,https://arxiv.org/abs/0810.1355, 2008. ·Zbl 1205.91144号 [22] Z.Li、R.Petegrosso、S.Smith、D.Sterling、G.Karypis和R.Kuang,张量积图上多相关学习的可伸缩标签传播,预印本,https://arxiv.org/abs/1802.07379, 2018. [23] C.-S.Liao、K.Lu、M.Baym、R.Singh和B.Berger,《IsoRankN:多蛋白质网络全球比对的光谱方法》,生物信息学,25(2009),pp.i253-i258,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp203。 [24] E.Malmi、S.Chawla和A.Gionis,《多重网络对齐的拉格朗日松弛》,Data Min.Knowl。发现。,31(2017),第1331-1358页,https://doi.org/10.1007/s10618-017-0505-2。 ·Zbl 1412.90029号 [25] N.Malod-Dognin和N.Pržulj,L-graal:基于拉格朗日图的网络对准器,生物信息学,31(2015),第2182-2189页,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv130。 [26] H.Nassar、N.Veldt、S.Mohammadi、A.Grama和D.F.Gleich,低阶光谱网络校准,《2018年网络会议论文集》,WWW’18,2018,第619-628页,https://doi.org/10.1145/3178876.3186128。 [27] R.Patro和C.Kingsford,使用多尺度光谱特征的全球网络校准,生物信息学,28(2012),第3105-3114页,https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts592。 [28] H.D.Ruderman,两个新不等式,Amer。数学。《月刊》,59(1952),第29-32页,https://doi.org/10.2307/2307185。 ·Zbl 0046.05101号 [29] R.Singh、J.Xu和B.Berger,《多蛋白相互作用网络的全球比对及其在功能形态检测中的应用》,Proc。国家。阿卡德。科学。美国,105(2008),第12763-12768页,https://doi.org/10.1073/pnas.0806627105。 [30] V.Vijayan和T.Milenkovicá,通过multiMAGNA++实现多网络对齐,IEEE/ACM Trans。计算。生物.生物信息学,15(2018),第1669-1682页,https://doi.org/10.109/TCBB.2017.2740381。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。