방법 증거 기록
Graph Kernels
Graph kernels are positive semi-definite kernel functions that measure the similarity between two graphs by comparing their shared substructures — such as random walks, shortest paths, or subtree patterns. Introduced in a unified framework by Vishwanathan, Schraudolph, Kondor, and Borgwardt (2010), they bridge kernel methods and graph-structured data, enabling algorithms like SVMs to operate directly on graphs without requiring an explicit vectorization step.
원본 기록
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Graph Kernels for Structured Data
분류학적 방법 기록 · ml-model / network-analysis
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