Machine learningGraph mining

グラフカーネル

グラフカーネルは、ランダムウォーク、最短経路、部分木パターンなどの共通部分構造を比較することによって2つのグラフ間の類似性を測定する、半正定値カーネル関数です。Vishwanathan、Schraudolph、Kondor、Borgwardt (2010) によって統一的なフレームワークで導入されたこれらのカーネルは、カーネル法とグラフ構造データを橋渡しし、SVMのようなアルゴリズムが明示的なベクトル化ステップを必要とせずにグラフ上で直接動作することを可能にします。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

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

出典

  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

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 2). Graph Kernels for Structured Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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に以下より取得 https://scholargate.app/ja/network-analysis/graph-kernels · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026