[发明专利]分层简化大规模图数据的运算方法

摘要

本发明涉及分层简化大规模图数据的运算方法，该方法首先对图G0进行预处理，得到第一级简化子图G1，以上一级子图为母图得到下一级子图，以此类推得到最优化子图G；并且把该运算方法运用到蛋白质相互作用网络，针对蛋白质互相作用网络进行非关键蛋白质分子的筛选，保留关键蛋白质分子；本发明方法选用的起点为度最多的蛋白质一般都是图中的关键蛋白质，从度最多的点开始作遍历，去除关节点以外的非关键点，得到的简化子图具备较强的代表性;由于采用本方法简化后的子图仍然可以作为进一步简化的母图;本方法识别关键蛋白质分子的准确性高，得到的简化子图对生物技术提供技术支持。

主权项

一种分层简化大规模图数据的运算方法，其特征在于包含以下步骤：①对原始图G0进行去除自回路和平行边的预处理，得到第一级简化子图G1=（V1，E1），其中V1为一级点的集合，E1为一级边的集合; 并设第i级简化子图Gi为下一级简化子图Gi+1的母图GOi；i为初值等于1的整数；②对所述母图GOi进行遍历，并选择其中具有最优度的点作为遍历的起点S i+1,设所述下一级简化子图Gi+1=（V i+1，E i+1），其中V i+1为下一级点的集合，E i+1为下一级边的集合； ③将所述起点S i+1作为新加入点加入到所述下一级点的集合V i+1中；④把所述新加入点及其直接邻接点加入到一集合VT i+1中；⑤遍历所述集合VT i+1中的各直接邻接点的所有邻接点；若有一邻接点不在所述集合VTi+1中，则将与该邻接点对应的所述直接邻接点加入到所述集合V i+1中，并连接所述步骤④中的新加入点与所述对应的直接邻接点，以生成一边，将所述边加入到所述下一级边的集合E i+1中；⑥从所述步骤⑤中得到的所述集合V i+1中的下一个加入点，重复所述步骤④、⑤，直至所述母图GOi遍历结束，以得到所述下一级点的集合V i+1和下一级边的集合E i+1，构成所述下一级简化子图G i+1=（V i+1，E i+1）；⑦设获得的所述下一级简化子图G i+1为再下一级简化子图的母图GO(i+1)，重复所述步骤②至⑥直至得到最优简化子图G。