RandomWalk.rar_randomwalk算法_randomwalk_randomwalkR_随机游走

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5 浏览量 2022-07-15 19:35:06 上传评论收藏 40.66MB RAR 举报

随机游走（Random Walk）算法是一种在图或网络中模拟自然随机过程的数学模型，它在计算机科学、统计学、物理学、生物学等多个领域都有广泛的应用。在这个“RandomWalk.rar”压缩包中，我们可以期待找到一个关于随机游走算法的实现，可能是用R语言编写的，因为标签中提到了“randomwalk R”。随机游走算法的基本思想是：从网络中的某个节点出发，按照一定的规则（通常是随机选择一个相邻节点）进行移动，每次移动后记录当前位置。这个过程可以模拟信息传播、扩散或粒子在物理系统的运动等现象。在计算机科学中，特别是在推荐系统、网页排名（如Google的PageRank算法）和社交网络分析等领域，随机游走算法有着重要的作用。 1. **随机游走的类型**： - 有向随机游走：在有向图中，每一步都沿着边的方向移动。 - 无向随机游走：在无向图中，每一步可以选择任意一个相邻节点。 - 受限随机游走：在特定条件下，如限制只能向前移动或不能回到已访问过的节点。 2. **随机游走的性质**： - 平均步数：随机游走达到某个状态或返回起始状态的平均步数。 - 温和遍历定理：在大型无标度网络中，随机游走趋向于均匀分布在所有节点上。 - 驻点与周期：随机游走可能会陷入驻点或周期性模式，取决于网络结构。 3. **随机游走的应用**： - PageRank：Google的PageRank算法利用随机游走来评估网页的重要性，高权重的链接会引导随机游走更频繁地访问相应页面。 - 社交网络分析：研究个体在网络中的行为模式，预测关系发展。 - 信息传播：模拟信息如何在网络中传播，评估传播效率和影响力。 - 图像分割和聚类：在图像处理中，随机游走被用于像素分类和区域分割。 - 金融市场的模拟：在金融领域，随机游走模型常用来描述股票价格的变动。 4. **实现细节**： - 在R语言中，可以使用图论库如` igraph `来构建和操作图，然后定义随机游走的规则。例如，可以创建一个函数，输入初始节点和步数，然后通过循环和随机选择邻居节点来执行随机游走。 - 要优化结果，可能需要设计策略来控制随机游走的终止条件，比如达到特定的目标节点，或者满足某种优化目标。 5. **评估与优化**： - 可以通过比较不同随机游走策略下的结果来评估其性能，如覆盖度、均匀性或收敛速度。 - 为了提高效率，可以采用并行化技术，让多个随机游走过程同时进行，加快探索网络的速度。这个“RandomWalk”文件很可能是包含了一个实现随机游走算法的R代码，通过运行这个代码，我们可以观察和分析随机游走在特定网络中的行为，并根据实际需求调整算法参数以获得最优结果。如果你需要进一步理解或使用随机游走算法，可以解压此文件，详细查看并运行其中的代码。

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RandomWalk.rar （8个子文件）

RandomWalk

RandomWalk.m 284B

draw_roc.m 1KB

Y_80_2446.mat 40.27MB

per.mat 157KB

RandomWalk_per_drug.m 2KB

prediction.mat 1006B

RandomWalk_cross_validate.m 857B

Y_95_223.mat 239KB

function [ prob ] = RandomWalk_per_drug( D,Y,m,n,S_t,S_d ) %UNTITLED Summary of this function goes here % Detailed explanation goes here % 之所以在参数中给出Y矩阵的行数m和n，是为了避免每计算一个药物和所有靶标的相互作用概率（即每调用一次RandomWalk_per_drug函数 % ）都要计算一次Y矩阵的行数和列数 % D代表第D个药物 r=0.7; w=0.2; z=0.2; tn=sum(Y(:,D)); for i=1:m if(Y(i,D)==1) u(i,:)=1/tn; % u为m*1矩阵，是靶标网络的初始概率，其中与药物D有相互作用的靶标所对应的那一行的元素为1/tn，与药物D没有相互作用的靶标所对应的那一行的元素为0 else u(i,:)=0; end end v=zeros(n,1); v(D,:)=1; % v为n*1矩阵，是药物网络的初始概率,D的初始概率为1，其他药物的初始概率为0， u=(1-z)*u; v=z*v; P0=[u;v]; % P0为(m+n)*1矩阵，是异质网络的初始概率 M_tt=zeros(m,m); for i=1:m for j=1:m S=S_t(i,j)/sum(S_t(i,:),2); if(sum(Y(i,:),2)==0) e=1; else e=1-w; end M_tt(i,j)=e*S; end end M_dd=zeros(n,n); for i=1:n for j=1:n S=S_d(i,j)/sum(S_d(i,:),2); if(sum(Y(:,i))==0) e=1; else e=1-w; end M_dd(i,j)=e*S; end end M_td=zeros(m,n); for i=1:m for j=1:n S=Y(i,j)/sum(Y(i,:),2); if(sum(Y(i,:),2)==0) e=0; else e=w; end M_td(i,j)=e*S; end end M_dt=zeros(n,m); for i=1:n for j=1:m S=Y(j,i)/sum(Y(:,i)); if(sum(Y(:,i))==0) e=0; else e=w; end M_dt(i,j)=e*S; end end M_t=[M_tt M_td]; M_d=[M_dt M_dd]; M=[M_t;M_d]; % 转换矩阵M构建完毕 M=M'; I=eye(size(M)); probability=inv(I-(1-r)*M)*P0; prob=probability(1:m,:); end