Art

J-GLOBAL ID：202002258322873685   Reference number：20A0601930

Predicting Mutagenicity of Organic Compounds by Optimizing Approximate Graph Edit Distance using Generalized Multiple Kernel Learning

Generalized Multiple Kernel Learningを用いた近似グラフ編集距離の最適化による有機化合物の変異原性予測

Author (2)： FUJITA MASAKI (関西学院大 大学院理工学研究科) ,  INOKUCHI AKIHIRO (関西学院大 大学院理工学研究科)
Material： 人工知能学会知識ベースシステム研究会資料  (人工知能学会研究会資料)
Volume： 119th  Page： 6-11  Publication year： Mar. 01, 2020 
JST Material Number： X0831A  ISSN： 2436-4592  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *machine learning ,  *approximation method ,  structure-activity relationship ,  *optimization ,  multiplex ,  tuning ,  mutagenesis ,  organic compound ,  similarity ,  pattern recognition ,  product development ,  *information theory ,  prediction technique
Semi thesaurus term： Kernel method ,  Drug Discovery ,  *edit distance

JST classification (3)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  Numerical computation  (JE02000J) ,  Other methods of operations research  (KA03070E)

Reference (11)：

• C. M. Bishop: Pattern recognition and ma-chine learning. Information science and statistics, Springer (2011)
• C. Cortes and V. Vapnik: Support-vector networks. Machine Leaning Vol. 20, pp. 273-297 (1995)
• A. K. Debnath, et al.: Structure-activity relation-ship of mutagenic aromatic and heteroaromatic ni-tro compounds. Correlation with molecular orbital energies and hydrophobicity. Journal of Medicinal Chemistry, Vol. 34, No. 2, pp. 786-797 (1991).
• S. Hido and H. Kashima: A linear-time graph kernel. Proc. of International Conference on Data Mining, pp. 179-188 (2009)
• T. Kataoka and A. Inokuchi: Hadamard code graph kernels for classifying graphs. Proc. of International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, pp. 24-32 (2016)

Terms in the title (7)： 近似 ,  グラフ ,  編集距離 ,  最適化 ,  有機化合物 ,  変異原性 ,  予測