| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要工作与组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相似度计算方法介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 关联类型数据 | 第17-18页 |
| 2.2 疾病相似度计算方法 | 第18-21页 |
| 2.2.1 疾病相似度计算的研究现状 | 第18-19页 |
| 2.2.2 疾病术语语义相似度 | 第19-20页 |
| 2.2.3 疾病高斯核相互作用相似度 | 第20-21页 |
| 2.3 miRNA相似度计算方法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 miRNA相似度计算的研究现状 | 第21-22页 |
| 2.3.2 miRNA功能相似度 | 第22-23页 |
| 2.3.3 miRNA高斯核相互作用相似度 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于标签传播的miRNA-疾病关联类型预测算法 | 第25-44页 |
| 3.1 标签传播算法 | 第25-26页 |
| 3.2 构建基于关联类型的miRNA-疾病异质网络 | 第26-29页 |
| 3.2.1 疾病相似度子网 | 第27-28页 |
| 3.2.2 miRNA相似度子网 | 第28页 |
| 3.2.3 miRNA-疾病关联类型子网 | 第28-29页 |
| 3.3 基于异质网络的标签传播算法 | 第29-32页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第29-31页 |
| 3.3.2 算法伪代码 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-42页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验结果评估 | 第33-35页 |
| 3.4.3 参数分析 | 第35-37页 |
| 3.4.4 新miRNA-疾病关联类型预测 | 第37-41页 |
| 3.4.5 算法比较 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 基于张量分解的miRNA疾病关联类型预测算法 | 第44-56页 |
| 4.1 张量分解模型 | 第44-46页 |
| 4.2 基于张量分解的关联类型预测算法 | 第46-51页 |
| 4.2.1 三维关联类型张量 | 第46-47页 |
| 4.2.2 更新关联分数 | 第47-49页 |
| 4.2.3 三维张量CP分解 | 第49页 |
| 4.2.4 算法总结 | 第49-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第51页 |
| 4.3.2 实验结果评估 | 第51-52页 |
| 4.3.3 新miRNA-疾病关联类型预测 | 第52-53页 |
| 4.3.4 算法比较 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第65-66页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第66页 |
