基于聚合信息量的本体 语义相似性度量 姓名 ： 学号 ： 指导教师 ： 答辩提纲 课题背景 工作内容 算法设计 算法实现 算法评估 课题背景 基因本体（ Gene Ontology， GO） 语义相似性（ Semantic Similarity） 信息量（ Information Content， IC） 基因本体（ GO） 信息量（ IC） freq t = annotation(t)+ freq(i)ichild(t)p(t)=freq(t)/freq(root) IC(t) = logp(t) 工作内容 AIC SI 算法过程 GO条目的相似性 蛋白质相似性 AIC算法与 SI算法 AIC算法： SI算法： AIC算法 simGO(a,b) = 2SW(t)tTaTbSV(a)+SV(b) 测量 蛋白质相似性： simAVE g1,g2= averaget1annotation g1t2annotation g2sim(t1,t2) SI算法 GO条目相似性： Sim A,B = SV A,TA,B +SV(B,TA,B)SV A,TA + SV(B,TB)
