Kernel per grafi

I kernel per grafi sono funzioni kernel definite positive che misurano la similarità tra due grafi confrontando le loro sottostrutture condivise — come cammini casuali, cammini minimi o pattern di sottoalberi. Introdotti in un framework unificato da Vishwanathan, Schraudolph, Kondor e Borgwardt (2010), essi colmano il divario tra metodi kernel e dati strutturati a grafo, consentendo ad algoritmi come le SVM di operare direttamente sui grafi senza richiedere un passaggio esplicito di vettorizzazione.