Kernels de grafos

Los kernels de grafos son funciones de kernel positivas semidefinidas que miden la similitud entre dos grafos comparando sus subestructuras compartidas —como caminatas aleatorias, caminos más cortos o patrones de subárboles. Introducidos en un marco unificado por Vishwanathan, Schraudolph, Kondor y Borgwardt (2010), conectan los métodos de kernel con datos estructurados en grafos, permitiendo que algoritmos como las SVM operen directamente sobre grafos sin requerir un paso explícito de vectorización.