基于节点相似度的功能脑网络建模方法

发布时间：2018-04-16 05:04

  本文选题：功能脑网络 + 建模　； 参考：《计算机工程与设计》2016年07期

【摘要】：为比较3类链路预测指标(共同邻居、节点的度以及将二者相结合)中哪类指标更适用于功能脑网络建模,从5种脑网络全局与局部属性的角度分析建模效果,提出一种评价模型网络与真实网络整体相似度的指标"E值"。采用将脑网络结构与功能特性相结合的方法进行建模,结构特性为解剖距离,功能特性为节点相似度。实验结果表明,不同的链路预测指标对网络属性的拟合程度各不相同,从整体拟合度E值来看,共同邻居最好,共同邻居与度相结合次之,度最差。
[Abstract]:In order to compare which of the three kinds of link prediction indexes (common neighbor, degree of nodes, and combination of them) is more suitable for functional brain network modeling, the modeling effect is analyzed from the perspective of global and local attributes of five kinds of brain networks.This paper presents an index "E value" for evaluating the global similarity between a model network and a real network.The method of combining brain network structure with functional characteristics is used to model the model. The structure characteristic is anatomical distance and the function characteristic is node similarity.The experimental results show that the fitting degree of network attributes varies with different link prediction indexes. From the point of integral fitting E, the common neighbor is the best, the joint neighbor and degree are the second, and the degree is the worst.
【作者单位】： 太原理工大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61170136;61373101;61472270;61402318) 山西省教育厅高校科技创新基金项目(20121003) 太原理工大学青年基金项目(2012L014;2013T047)
【分类号】：R338

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1757399