Machine learningGraph mining

Graph Kernels

ลองจินตนาการถึงโมเลกุลสองโมเลกุลที่มีโครงสร้างเป็นกราฟ แทนที่จะแปลงโมเลกุลแต่ละโมเลกุลให้อยู่ในรูปเวกเตอร์ที่มีความยาวคงที่ graph kernel จะนับจำนวนโครงสร้างย่อย (structural motifs) ขนาดเล็ก เช่น โซ่พันธะ, รูปแบบวงแหวน, หรือโครงสร้างเพื่อนบ้านเฉพาะที่ ที่โมเลกุลทั้งสองมีร่วมกัน ยิ่งมีโครงสร้างย่อยที่เหมือนกันมากเท่าใด ก็จะยิ่งถูกพิจารณาว่ามีความคล้ายคลึงกันมากเท่านั้น การนับนี้จะทำโดยปริยาย (implicitly) ดังนั้น แม้ว่าปริภูมิคุณลักษณะ (feature space) จะมีขนาดใหญ่มาก ก็ยังคงสามารถคำนวณได้ในทางปฏิบัติ

เปิดใน MethodMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

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

แหล่งอ้างอิง

  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

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 2). Graph Kernels for Structured Data. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/network-analysis/graph-kernels · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026