本书由关联分析技术方法、复杂网络、人工智能计算语言学、结构编辑距离度量、非编码RNA调控、蛋白质结构比较、基因序列组装和应用、多模态数据融合、基于多信息融合的生物信息学专题研究等内容组成，将理论与实验相结合，系统阐述关联分析技术的理论、近期新进展、发展趋势及其在生物信息学中的应用，应用涵盖生物信息学的各个方面，研究视角广泛和充实，内容契合当下交叉学科研究的需求。
该书可为数据挖掘、人工智能和生物信息学领域的研究人员进行更深入的相关研究提供重要参考，为相关专业的研究生和高年级本科生提供更深入的学习资料。

第1章 绪论
1.1生物信息学的概念
1.2生物信息学发展简史
1.3信息融合与关联分析
1.4研究工具
第2章 关联分析
2.1关联规则
2.2序列模式
2.3子图模式
2.4非频繁模式
2.5桥接模式
2.6词向量
2.7随机游走
2.8知识推理
2.9本章小结
第3章 复杂网络
3.1图论概述
3.2网络的统计量和结构相似性
3.3主要网络模型
3.4复杂网络的动力学传播
3.5复杂网络的复杂结构
3.6复杂网络的应用
3.7本章小结
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