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J-GLOBAL ID：202202213440223948   整理番号：22A0105718

線形パターンに基づくグラフカーネル:理論的および実験的比較【JST・京大機械翻訳】

Graph kernels based on linear patterns: Theoretical and experimental comparisons

著者 (3件)： Jia Linlin (LITIS, Institut National des Sciences Appliquees Rouen Normandie, 685 Avenue de l’Universite, 76800 Saint-Etienne-du-Rouvray, France) ,  Gauezere Benoit (LITIS, Institut National des Sciences Appliquees Rouen Normandie, 685 Avenue de l’Universite, 76800 Saint-Etienne-du-Rouvray, France) ,  Honeine Paul (LITIS, Universite de Rouen Normandie, Avenue de l’Universite, 76800 Saint-Etienne-du-Rouvray, France)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 189  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グラフカーネルは,グラフとして符号化された機械学習とデータの間のギャップを埋める強力なツールである。ほとんどのグラフカーネルはグラフのパターン集合への分解に基づいている。次に,2つのグラフの間の類似性を,対応するパターンの間の類似性に推論した。線形パターンに基づくカーネルは,精度と計算量の間の良好なトレードオフを構成する。本研究では,異なる線形パターン,すなわち歩行と経路に基づくグラフカーネルの徹底的な調査と比較を提案した。最初に,それらの数学的基礎,パターンの構造と計算複雑性を含む,これらのすべてのカーネルを詳細に調査した。その後,ラベル付きおよびラベルなしグラフ,異なる頂点数を持つグラフ,異なる平均頂点度,線形および非線形グラフを含む,異なるタイプのグラフを示す種々のベンチマークデータセット上で実験を行った。最後に,回帰と分類タスクのために,これらのカーネルの精度と計算複雑性を比較し,非線形パターンに基づくベースラインカーネルの観点から解析した。グラフデータセットのタイプに従ってカーネルを選択するための提案を提案した。本研究は,これらのカーネルの強度と弱点の明確な比較を導いた。すべての議論されたカーネルの実装を含むオープンソースPythonライブラリーは,コミュニティにGitHubで公開され,従って機械学習問題におけるグラフカーネルの使用を促進し,促進することを可能にする。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コミュニティ ,  計算量 ,  線形性 ,  類似性 ,  基準線 ,  *機械学習
準シソーラス用語： Kernel法 ,  Python ,  オープンソース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： グラフカーネル ,  歩行 ,  経路 ,  カーネル法 ,  グラフ表現

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 線形 ,  グラフ ,  カーネル ,  理論 ,  実験