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  Fast subtree kernels on graphs

Shervashidze, N., & Borgwardt, K. (2009). Fast subtree kernels on graphs. Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS 2009), 1160-1668.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000C-F397-7 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-D3FD-8
資料種別: 学術論文

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作成者

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 作成者:
Shervashidze, Nino, 著者
Borgwardt, Karsten1, 著者                 
所属:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent System, Max Planck Society, ou_1497647              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: In this article, we propose fast subtree kernels on graphs. On graphs with n nodes and m edges and maximum degree d, these kernels comparing subtrees of height h can be computed in O(mh), whereas the classic subtree kernel by Ramon & G¨artner scales as O(n24dh). Key to this efficiency is the observation that the Weisfeiler-Lehman test of isomorphism from graph theory elegantly computes a subtree kernel as a byproduct. Our fast subtree kernels can deal with labeled graphs, scale up easily to large graphs and outperform state-of-the-art graph ker- nels on several classification benchmark datasets in terms of accuracy and runtime.

資料詳細

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言語:
 日付: 20092009
 出版の状態: 出版
 ページ: 1660-​1668
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): -
 学位: -

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS 2009)
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1160 - 1668 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): -