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基于MATLAB的SRW在PPI Networks中的应用: 监督随机游走算法

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简介：
本研究探讨了在PPI网络中运用MATLAB实现监督随机游走算法（SRW）的方法与效果，旨在提升生物信息学领域的数据分析能力。 随机游走matlab代码SRW-PPI网络是蛋白质-蛋白质相互作用网络（MATLAB原始代码）的实现。该算法在Python中通过使用Scipy模块中的函数fmin_l_bfgs_b以及Wilcoxon-Mann-Whitney(WMW)损失函数来优化学习参数向量w，可以通过函数supervised_random_walks完成；对于参数向量w，则由函数random_walks给出随机游走的参数向量p。该算法还有一种实现方式是使用NDArrayAPI在GPU上运行。 脚本包括： - supervisor_random_walks.py：在CPU上实现SRW - supervisor_random_walks_gpu.py: 在GPU上实现SRW - train.py：用于训练和测试SRW算法 预处理脚本有： - find_largest_component.py - min_max_normalization.py - semanticSimilarityGoTerms.R 和 semanticSimilarityGoTerms.py：计算G

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  • 基于MATLAB的SRW在PPI Networks中的应用: 监督随机游走算法
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    本研究探讨了在PPI网络中运用MATLAB实现监督随机游走算法（SRW）的方法与效果，旨在提升生物信息学领域的数据分析能力。 随机游走matlab代码SRW-PPI网络是蛋白质-蛋白质相互作用网络（MATLAB原始代码）的实现。该算法在Python中通过使用Scipy模块中的函数fmin_l_bfgs_b以及Wilcoxon-Mann-Whitney(WMW)损失函数来优化学习参数向量w，可以通过函数supervised_random_walks完成；对于参数向量w，则由函数random_walks给出随机游走的参数向量p。该算法还有一种实现方式是使用NDArrayAPI在GPU上运行。 脚本包括： - supervisor_random_walks.py：在CPU上实现SRW - supervisor_random_walks_gpu.py: 在GPU上实现SRW - train.py：用于训练和测试SRW算法 预处理脚本有： - find_largest_component.py - min_max_normalization.py - semanticSimilarityGoTerms.R 和 semanticSimilarityGoTerms.py：计算G
     
  • 随机游走MATLAB代码-项目MRW0419_ - 随机行走算法
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    简介：该项目“随机游走MATLAB代码-MRW0419”提供了一个实现随机行走算法的平台，适用于科学研究和教育领域。通过使用MATLAB编程语言，用户能够模拟并分析不同条件下的随机行走行为，为复杂系统的研究提供了有力工具。 在本章中我们将讨论随机游走的概念及其用途。首先我们需要了解什么是随机游走：它是一个数学对象或过程，描述了空间中一个物体（如整数）的随机移动路径。“随机游走可以被理解为从某个起点开始的一个物体会如何进行不受控制的移动。”“在概率论领域里，随机游走在给定一定的距离和方向的概率下，能够确定一个点相对于其初始位置可能达到的位置。” 这些解释表明了基本概念：即物体在一个空间（一维、二维、三维或者更高维度）中的无规则运动。那么接下来的问题是——为什么我们需要研究随机游走呢？它在很多领域都有应用： 1. 在金融经济学中，随机游走模型被用来对股票价格以及其他经济变量进行建模。 2. 对于遗传学的研究来说，它可以描述一个群体的基因频率如何因漂变而变化。 3. 计算机科学里，利用随机游走的方法可以估算网络（比如互联网）的规模大小。 4. 在图像处理技术中，它有助于识别和分割不同区域。 通过上述例子我们可以看出，在许多不同的学科领域内，随机游走都扮演着重要的角色。
     
  • 在 MATLAB 中进行随机游走：用于点阵和图形的随机游走模拟-_MATLAB 开发
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    本项目提供了一个使用MATLAB进行随机游走模拟的工具包，适用于点阵及图形中的随机路径生成与分析。 这些文件展示了如何使用 MATLAB 来模拟 N 维晶格和图形上的随机游走。zip 文件包含以下内容： - RandDir：在格子上生成随机基向量的函数。 - RandGraphMove：给定一个图的连接矩阵，为当前占用的节点生成一个随机相邻节点的函数。 - RandomWalks：脚本段落件，用于演示使用计量经济学工具箱中的 SDE 引擎如何利用这些文件的功能。 - RandomWalks_NoEconometrics：不依赖于计量经济学工具箱版本的上述功能实现。 - DemoData.mat：图形示例的数据文件 - Demo_Image.gif：图形示例的图像文件 RandDir 和 RandGraphMove 文件分别为维度和图上的随机游走生成随机运动。RandomWalks 和 RandomWalks_NoEconometrics 文件运行了一系列示例，首先在 1、2 和 3 维中进行随机游走，然后在一个伦敦地铁网络上执行随机游走。
     
  • 基于随机游走算法的图像分割Matlab代码
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    本段落提供了一套基于随机游走算法实现的高效图像分割工具箱，采用MATLAB语言编写。此代码为研究人员与工程师在图像处理领域中进行复杂图形分析提供了便捷途径。 利用随机游走模型对图像进行了分割，在编程环境中使用了MATLAB，并包含示例图片可以直接运行。
     
  • 基于随机游走的图像分割算法
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    本研究提出了一种新颖的基于随机游走理论的图像分割算法，有效提升了复杂场景下的目标识别精度和鲁棒性。 通过选择目标种子点和背景种子点，可以从背景中将目标区域勾画出来。
     
  • rwr.zip_rwr算法_节点随机游走_Matlab实现_随机游走_RWR算法
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    简介：RWR（返回随机行走）算法通过模拟从多个源节点开始的随机行走过程，在图数据中进行信息传播和节点排名。此Matlab代码实现了基于节点随机游走的RWR算法，适用于复杂网络分析与推荐系统等场景。 随机游走算法在MATLAB中的实现可用于计算网络特征。该算法为网络中的每个节点计算经过随机游走后的值。
     
  • Matlab中的随机游走(Random Walk)
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    简介：本教程介绍在MATLAB环境下实现随机游走的基本方法和技巧，涵盖基础理论、代码示例及可视化技术。 论文“Random Walks for Image Segmentation”的Matlab代码可以直接运行。该论文提供的原始代码需要额外下载几个函数才能使用，但本段落件已经包含了这些所需的函数。
     
  • Matlab中的随机游走程序
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    本程序利用MATLAB实现随机游走模拟，适用于研究随机过程、扩散现象及统计物理等领域。代码简洁高效，便于学习与扩展。 地球系统的演化史是一部不断变化的历史。一些变化是渐进且无害的，而另一些则与大规模灭绝事件相关联，这些变化往往是突然且具有破坏性的。那么是什么因素导致了这两类不同的情况呢？我在此提出假设：如果地壳碳循环受到干扰，并在长时间尺度上超过某个临界速率或在短时间尺度上达到一个关键规模，则会导致大规模生物灭绝。通过对过去5.42亿年中31个碳同位素事件的分析，我确定了由质量守恒定律所限制的关键速率。然后通过识别区分快速和慢速事件的时间交叉点来得出临界大小。对于现代海洋碳循环而言，这一关键规模大约相当于人类活动到2100年前预计向海洋中添加的碳的质量。
     
  • Hadoop版本的基于随机游走的社团发现算法
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    本研究提出了一种在Hadoop平台上运行的高效社团发现算法，通过改进随机游走在大型网络数据集上的应用，实现了更快、更准确的社区结构识别。 基于随机游走的社团发现算法Hadoop版及一个graph生成程序构成了一整个eclipse项目。相关细节可以在博主接下来的一篇博客中找到。
     
  • 重新启动随机游走算法
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    《重新启动随机游走算法》一文探讨了改进传统随机游走方法的新策略，旨在提高算法在复杂网络分析中的效率与准确性。文中提出了一种可重启机制，该机制能显著优化搜索路径，增强目标节点的发现能力，并减少计算资源消耗。此创新对社交网络、网页排名及生物信息学领域具有重要意义。 重启随机游走算法，并附带一个小例子进行说明。