【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2010年第1期 313-315页,共4页

【作 者】： 李智慧 ; 林吓洪 ; 申瑞民

【摘 要】 利用海量的生物网络数据发现功能模块越来越受到人们的重视,从蛋白质建模的网络图中挖掘高连通子图是其中一个很重要的问题,然而由于数据规模巨大,现有的算法在时间效率上无法胜任实际的应用需求。通过深入研究高连通图的性质定理,设计了一个高连通子图的贪心挖掘算法（HCSGM）算法,在时间复杂度上比HCS算法提高了一个数量级。实验结果表明,HCSGM算法在仿真数据上的挖掘结果优于HCS算法,并且能够从大规模网络图中快速地进行高连通子图挖掘,从而高效地从蛋白质相互作用数据库中挖掘出功能模块。