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宝拉·墨丘里奥;刘迪

利用网络嵌入技术识别化学动力学系统的过渡态。 （英语） 兹比尔1471.92140

数学。Biosci公司。工程师。 18，第1号，868-887（2021）.
摘要：许多化学和生物化学系统可以使用网络直观地建模。由于许多生化网络的规模和复杂性，我们需要有效的网络分析工具。特别有趣的是将网络顶点嵌入到向量空间中，同时保留原始图形的重要属性的技术。在本文中，我们介绍了一种生成有向图的低维节点嵌入的新方法，使用随机行走采样方法在网络上进行特征学习。此外，我们还证明了该方法在识别随机化学反应系统的过渡态方面的有用性。化学系统的网络表示通常由加权有向图给出，并且通常是复杂和高维的。因此，为了处理代表这些化学系统的网络，我们修改了现有基于随机行走的网络嵌入方法中采用的目标函数，以处理不同程度的有向图和邻域。通过梯度提升优化，我们将加权图顶点嵌入到低维向量空间（{mathbb{R}}^d\）中，同时保留每个节点的邻域。然后，可以使用这些嵌入来检测节点之间的关系并研究原始网络的结构。然后，我们通过几个关于识别化学反应过渡态的示例，特别是对于熵系统，证明了我们的降维方法的有效性。

MSC公司：

第92页第45页 生化问题中的动力学（药代动力学、酶动力学等）
92E20型 化学中的经典流动、反应等
60克50 独立随机变量的和；随机游走

关键词：

网络;网络嵌入;特征学习;过渡状态;随机游走

软件：

单词2vec;GraRep公司;DeepWalk公司;节点2vec
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Mercurio}和\textit{D.Liu}，数学。Biosci公司。工程18，编号1，868-887（2021；兹bl 1471.92140）
全文： 内政部 arXiv公司

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