Graph Kernels: State-Of-The-Art and Future Challenges
Unter den Datenstrukturen, die beim maschinellen Lernen häufig verwendet werden, sind Graphen wohl eine der allgemeinsten. Graphen ermöglichen die Modellierung komplexer Objekte, von denen jedes mit Metadaten versehen werden kann. Dennoch sind scheinbar einfache Fragen, wie z. B. die Feststellung, ob zwei Graphen identisch sind oder ob ein Graph in einem anderen Graphen enthalten ist, in der Praxis bemerkenswert schwer zu lösen. Methoden des maschinellen Lernens, die mit Graphen arbeiten, müssen daher ein Gleichgewicht zwischen rechnerischer Überschaubarkeit und der Fähigkeit finden, möglichst viele der in jedem Graphen enthaltenen Informationen zu nutzen. In den letzten 15 Jahren wurden zahlreiche Graphen-Kernel vorgeschlagen, um dieses Problem zu lösen und damit Vorhersagen sowohl in Klassifikations- als auch in Regressionssituationen zu ermöglichen.
Diese Monographie gibt einen Überblick über bestehende Graphkernel, ihre Anwendungen, Software und Datenquellen sowie einen empirischen Vergleich der modernsten Graphkernel. Sie ist in zwei Teile gegliedert: Der erste Teil befasst sich mit der theoretischen Beschreibung gängiger Graphkernel.
Der zweite Teil konzentriert sich auf eine groß angelegte empirische Evaluierung von Graphkerneln sowie auf eine Beschreibung der wünschenswerten Eigenschaften und Anforderungen an Benchmark-Datensätze. Abschließend skizzieren die Autoren die zukünftigen Trends und offenen Herausforderungen für Graphkernel.
Für jeden Forscher, Praktiker und Studenten des maschinellen Lernens geschrieben, bietet Graph Kernels einen umfassenden und aufschlussreichen Überblick über die verschiedenen heute verfügbaren Graph-Kernel. Es bietet dem Leser eine detaillierte Typologie und Analyse relevanter Graph-Kernel, zeigt die Beziehungen zwischen ihnen auf und kommentiert ihre Anwendbarkeit für bestimmte Datentypen. Es gibt auch eine umfangreiche empirische Bewertung von Graphkernels.
| ISBN: | 9781680837704 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 196 |
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