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Cartesian Kernel: An Efficient Alternative to the Pairwise Kernel 데카르트 커널: 쌍별 커널에 대한 효율적인 대안

Hisashi KASHIMA, Satoshi OYAMA, Yoshihiro YAMANISHI, Koji TSUDA

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요약 :

쌍별 분류에는 네트워크 예측, 엔터티 해결, 협업 필터링 등 다양한 응용 분야가 있습니다. 이러한 목적을 위해 쌍별 커널은 여러 연구 그룹에서 독립적으로 제안되었으며 여러 분야에서 성공적으로 사용되었습니다. 본 논문에서는 효율적인 대안을 제안합니다. 데카르트 커널. 기존 쌍별 커널(크로네커 커널이라고 함)은 두 그래프의 크로네커 곱 그래프의 가중치 인접 행렬로 해석될 수 있는 반면, 데카르트 커널은 데카르트 그래프의 커널로 해석될 수 있습니다. 크로네커 제품 그래프. 커널 행렬의 고유값 분석을 사용하여 두 쌍의 커널의 일반화 범위에 대해 논의합니다. 또한, 우리는 N- 두 쌍의 커널을 확장한 것입니다. 실험 결과에 따르면 데카르트 커널은 크로네커 커널보다 훨씬 빠르며 동시에 예측 성능에서도 크로네커 커널과 경쟁할 수 있습니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.10 pp.2672-2679
발행일
2010/10/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2672
원고의 종류
Special Section PAPER (Special Section on Data Mining and Statistical Science)
범주

작성자

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