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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.4
- 수록면
- 3,193 - 3,206 (14page)
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그래프(또는 네트워크)에서 데이터를 연결하는 엣지에 방향성이 존재하는지에 따라 다른 해석이 가능
엣지에 방향성이 없는 무방향성(undirected) 그래프가 데이터 간의 연관관계만을 제시한다면, 방향성(directed) 이 있는 그래프는 연관관계뿐만 아니라 데이터 간의 인과관계까지도 파악할 수 있음
본 연구에서는 주어진 데이터로 그래프를 구성할 때, 주어진 데이터 외에 외부 정보를 활용하여 그래프에 방향성을 부여하는 방법론을 제안
제안하는 방법론은, 수 천 개의 단백질 정보로부터 구축된 인간질병네트워크(무방향성)에 대하여, 외부정보인 대사경로 데이터를 활용하여 방향성을 부여하는 연구에 적용 및 텍스트 마이닝 기법을 통한 검증
엣지에 방향성이 없는 무방향성(undirected) 그래프가 데이터 간의 연관관계만을 제시한다면, 방향성(directed) 이 있는 그래프는 연관관계뿐만 아니라 데이터 간의 인과관계까지도 파악할 수 있음
본 연구에서는 주어진 데이터로 그래프를 구성할 때, 주어진 데이터 외에 외부 정보를 활용하여 그래프에 방향성을 부여하는 방법론을 제안
제안하는 방법론은, 수 천 개의 단백질 정보로부터 구축된 인간질병네트워크(무방향성)에 대하여, 외부정보인 대사경로 데이터를 활용하여 방향성을 부여하는 연구에 적용 및 텍스트 마이닝 기법을 통한 검증
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