Machine learningGraph mining

গ্রাফ কার্নেল (Graph Kernels)

গ্রাফ কার্নেল হলো ধনাত্মক আধা-নির্দিষ্ট (positive semi-definite) কার্নেল ফাংশন যা দুটি গ্রাফের মধ্যেকার সাদৃশ্য পরিমাপ করে তাদের সাধারণ উপকাঠামো (substructures) — যেমন র‍্যান্ডম ওয়াক (random walks), ক্ষুদ্রতম পথ (shortest paths), বা উপবৃক্ষ (subtree) প্যাটার্ন — তুলনা করার মাধ্যমে। Vishwanathan, Schraudolph, Kondor, এবং Borgwardt (2010) কর্তৃক একটি একীভূত কাঠামোর (unified framework) মধ্যে এদের প্রবর্তন করা হয়, যা কার্নেল পদ্ধতি এবং গ্রাফ-কাঠামোগত ডেটার মধ্যে সংযোগ স্থাপন করে। এর ফলে SVM (Support Vector Machines)-এর মতো অ্যালগরিদমগুলো কোনো সুস্পষ্ট ভেক্টরাইজেশন ধাপ ছাড়াই সরাসরি গ্রাফের উপর কাজ করতে পারে।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Vishwanathan, S. V. N., Schraudolph, N. N., Kondor, R., & Borgwardt, K. M. (2010). Graph kernels. Journal of Machine Learning Research, 11, 1201–1242. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Graph Kernels for Structured Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/network-analysis/graph-kernels

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateGraph Kernels (Graph Kernels for Structured Data). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/network-analysis/graph-kernels · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026