• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.20 no.2
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• pp.155-166
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• 2015

RWR (Random Walk with Restart) is frequently used by many graph-based ranking algorithms, but it does not consider a signed graph where edges may have negative weight values. In this paper, we apply the Balance Theory by F. Heider to RWR over a signed graph and propose a novel RWR, Balanced Random Walk (BRW). We apply the proposed technique into the domain of recommendation system, and show by experiments its effectiveness to filter out the items that users may dislike. In order to provide the reasonable performance of BRW in the domain, we modify the existing Top-k algorithm, BCA, and propose a new algorithm, Bicolor-BCA. The proposed algorithm yet requires employing a threshold. In the experiment, we show how threshold values affect both precision and performance of the algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.96-97
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• 2020

랜덤워크 기반 노드 랭킹 방식 중 하나인 RWR(Random Walk with Restart) 기법은 희소행렬 벡터 곱셈 연산과 벡터 간의 합 연산을 반복적으로 수행하며, RWR 의 수행 시간은 희소행렬 벡터 곱셈 연산 방법에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 CSR5(Compressed Sparse Row 5) 기반 희소행렬 벡터 곱셈 방식과 CSR-vector 기반 희소행렬 곱셈 방식을 채택한 GPU 기반 RWR 기법 간의 비교 실험을 수행한다. 실험을 통해 데이터 셋의 특징에 따른 RWR 의 성능 차이를 분석하고, 적합한 희소행렬 벡터 곱셈 방안 선택에 관한 가이드라인을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.77-80
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• 2011

그래프는 전산학의 주요 주제 중 하나이며 World Wide Web과 Social Network의 중요성이 커지면서 더욱 주목을 받고 있다. 그래프와 관련하여 그래프 데이터베이스에 대한 질의 모델에 관한 연구도 중요하게 다투어져 왔다. 하지만 이들 연구는 패턴 매칭을 통한 질의를 주로 다루었다. 하지만 그래프 데이터를 추천이나 검색 등의 응용하기 위해서는 PageRank 등 그래프 내의 연결 구조를 양으로 분석해내는 작업이 요구된다. 또한 SimRank 및 Random Walk with Restart 등 다양한 양적 분석 측도가 제안되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Random Walk를 기반으로 하는 그래프에 대한 유연한 양적 분석을 지원하는 질의 언어를 제시한다. 또한 기존의 양적 분석 측도들이 본 질의 모델을 통하여 어떻게 표현되는지를 통하여 본 질의 모델의 유용성 및 확장성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.63-65
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• 2022

DDI(Drug-Drug Interaction)는 병원에서 발생하는 약물이상반응의 30%를 유발하는 부작용이지만, 현실적으로 모든 약물쌍의 DDI 를 기존 in vivo, in vitro 방식으로 예측하는 것은 불가능하다. 그렇기에, 다양한 in silico 방식의 DDI 예측 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는, 단백질 네트워크 상에서 RWR(Random Walk with Restart) 알고리즘을 통해 약물과 직접적으로 상호작용하는 단백질과 간접적으로 상호작용하는 단백질의 정보를 사용하여 DDI 를 예측하는 모델을 개발하였다. 이 모델을 통하여 기존에 발견하지 못한 DDI 를 새롭게 발견하고, 신약 개발 시에도, 신약과 함께 복용 시 문제를 일으킬 수 있는 약물을 예측하여 약물 이상반응을 방지하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.690-692
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• 2022

기존의 질병 관련 연구들은 대부분 유의미하게 변화되는 유전자들을 찾아내고(Differentially Expressed Genes, DEGs), 이들이 연관된 생물학적 패스웨이(biological pathway)를 찾아내는 방향으로 이루어졌다. 더불어 miRNA(microRNA)가 많은 mRNA 의 발현을 조절하며, 실제 면역, 대사 및 세포 사멸을 포함한 여러 필수 생리학적 및 질병에 매우 중요한 역할을 한다고 밝혀지며, 바이오 마커로써의 miRNA 를 찾아내고자 하는 연구가 활발히 진행되기 시작하였다. 하지만 mRNA 나 miRNA 의 독립적인 연구만으로는 명확한 질병과의 연관성이나 기능을 이해하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 질병 상태에서 유의미하게 변화되는 miRNA 와 이러한 miRNA 에 의해 조절되는 mRNA 를 함께 고려하여 분석함으로써, 실제 질병의 발병 원인이 되는 생물학적 패스웨이나 메커니즘을 밝히고자 하였다. 또한, miRNA 와 mRNA 의 연관성을 찾기 위해, PPI(protein-protein interaction) 네트워크에 기반을 둔 RWR(Random Walk with Restart Algorithm)를 적용하여, 직접적 연관성뿐 아니라, 유전자 간의 숨겨진 간접적인 패스웨이를 고려하여 분석하기 위한 웹 기반 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 mRNA-miRNA 를 함께 고려한 통합 분석을 통해 숨겨진 질병의 메커니즘을 이해하고 치료 방법을 찾아내는 데 크게 공헌할 것이다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• v.16 no.13
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• pp.5445-5451
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• 2015

Fascin-1 (FSCN1) is an actin-bundling protein that induces cell membrane protrusions, increases cell motility, and is overexpressed in various human epithelial cancers, including esophageal squamous cell carcinoma (ESCC). We analyzed various protein-protein interactions (PPI) of differentially-expressed genes (DEGs), in fascin knockdown ESCC cells, to explore the role of fascin overexpression. The node-degree distributions indicated these PPI sub-networks to be characterized as scale-free. Subcellular localization analysis revealed DEGs to interact with other proteins directly or indirectly, distributed in multiple layers of extracellular membrane-cytoskeleton/ cytoplasm-nucleus. The functional annotation map revealed hundreds of significant gene ontology (GO) terms, especially those associated with cytoskeleton organization of FSCN1. The Random Walk with Restart algorithm was applied to identify the prioritizations of these DEGs when considering their relationship with FSCN1. These analyses based on PPI network have greatly expanded our comprehension of the mRNA expression profile following fascin knockdown to future examine the roles and mechanisms of fascin action.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• v.32 no.3
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• pp.387-395
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• 2022

Deciphering the metabolites of human diseases is an important objective of biomedical research. Here, we aimed to capture the core metabolites of Fanconi anemia (FA) using the bioinformatics method of a multi-omics composite network. Based on the assumption that metabolite levels can directly mirror the physiological state of the human body, we used a multi-omics composite network that integrates six types of interactions in humans (gene-gene, disease phenotype-phenotype, disease-related metabolite-metabolite, gene-phenotype, gene-metabolite, and metabolite-phenotype) to procure the core metabolites of FA. This method is applicable in predicting and prioritizing disease candidate metabolites and is effective in a network without known disease metabolites. In this report, we first singled out the differentially expressed genes upon different groups that were related with FA and then constructed the multi-omics composite network of FA by integrating the aforementioned six networks. Ultimately, we utilized random walk with restart (RWR) to screen the prioritized candidate metabolites of FA, and meanwhile the co-expression gene network of FA was also obtained. As a result, the top 5 metabolites of FA were tenormin (TN), guanosine 5'-triphosphate, guanosine 5'-diphosphate, triphosadenine (DCF) and adenosine 5'-diphosphate, all of which were reported to have a direct or indirect relationship with FA. Furthermore, the top 5 co-expressed genes were CASP3, BCL2, HSPD1, RAF1 and MMP9. By prioritizing the metabolites, the multi-omics composite network may provide us with additional indicators closely linked to FA.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.64-75
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• 2018

With the development of location-aware technologies and the activation of smart phones, location based social networks(LBSN) have been activated to allow people to easily share their location. In particular, studies on recommending the location of user interests by using the user check-in function in LBSN have been actively conducted. In this paper, we propose a location recommendation scheme considering time and user activities in LBSN. The proposed scheme considers user preference changes over time, local experts, and user interest in rare places. In other words, it uses the check-in history over time and distinguishes the user activity area to identify local experts. It also considers a rare place to give a weight to the user preferred place. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.