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- ベクトルをノード属性、長さをエッジとして持つグラフのカーネルを提案
- GraphHopper Kernel
-- 同じ長さの最短路のノードの類似度を足し算
- Graph kernel
-- グラフの類似度計算
-- K(G,G') = <φ(G),φ(G')>
-- カーネルトリック！！
- 共通する部分グラフの数をカウントする
-- φ(G) = パス、木、サイクルとかを成分とするベクトル
- 全ての部分グラフをカウントするカーネルはNP-hard
- 色々提案されてる
-- ただし、離散ラベル
- グラフの分類
-- 化合物とか？
- 対象とするグラフ
-- l:E→R+, A:V→R^d
-- 化学・生物学方面に応用
- 既存の
- Shortest path kernel(ICDM 2005)
-- ノード属性の類似度とか何か
- n^4やばい！！！！
- 提案手法
- GraphHopper kernel
- O(n^2m)くらい
- 2つのグラフの同じ長さの最短路上の対応する各ノードのカーネルの和
- 長さjの最短路πでi番目にvが現れる回数、みたいなのとかでエンコード
-- ↑は開始頂点をfixすればてきとーに計算できる
* Scalable kernels for graphs with continuous attributes
- ベクトルをノード属性、長さをエッジとして持つグラフのカーネルを提案
- GraphHopper Kernel
-- 同じ長さの最短路のノードの類似度を足し算
- Graph kernel
-- グラフの類似度計算
-- K(G,G') = <φ(G),φ(G')>
-- カーネルトリック！！
- 共通する部分グラフの数をカウントする
-- φ(G) = パス、木、サイクルとかを成分とするベクトル
- 全ての部分グラフをカウントするカーネルはNP-hard
- 色々提案されてる
-- ただし、離散ラベル
- グラフの分類
-- 化合物とか？
- 対象とするグラフ
-- l:E→R+, A:V→R^d
-- 化学・生物学方面に応用
- 既存の
- Shortest path kernel(ICDM 2005)
-- ノード属性の類似度とか何か
- n^4やばい！！！！
- 提案手法
- GraphHopper kernel
- O(n^2m)くらい
- 2つのグラフの同じ長さの最短路上の対応する各ノードのカーネルの和
- 長さjの最短路πでi番目にvが現れる回数、みたいなのとかでエンコード
-- ↑は開始頂点をfixすればてきとーに計算できる
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