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.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.