發(fā)布時(shí)間：2018-05-19 04:41

  本文選題：結(jié)構(gòu)化 + 圖核��； 參考：《安徽大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：核方法具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和廣泛的應(yīng)用,已引起了各領(lǐng)域的關(guān)注.基于核的機(jī)器學(xué)習(xí)方法不僅適用于以特征向量表示的模式,也適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模式.前者對(duì)應(yīng)的是向量核方法,后者對(duì)應(yīng)的是圖核方法.圖核對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)具有強(qiáng)大而靈活的表示形式,其不僅能描述研究對(duì)象或模式的特性,還能反映構(gòu)成這個(gè)物體不同部分之間的結(jié)構(gòu)信息.目前,基于圖核的機(jī)器學(xué)習(xí)方法在模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)研究領(lǐng)域得到了極為廣泛的關(guān)注與應(yīng)用,已成為結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)描述方法和應(yīng)用領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向.論文從使用最為廣泛的基于R-convolution的圖核談起,總結(jié)了圖核研究的意義,著重回顧和討論圖核函數(shù)的基本理論、基本分類、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,并進(jìn)一步指出圖核研究的發(fā)展方向.
[Abstract]:The nuclear method has a solid theoretical foundation and a wide range of applications, has attracted attention in various fields. The kernel-based machine learning method is not only applicable to the schema represented by eigenvector, but also applicable to the schema of structured data. The former corresponds to the vector kernel method, the latter corresponds to the graph kernel method. Graph checking structured data has a powerful and flexible representation, which can not only describe the characteristics of research object or pattern, but also reflect the structural information between the different parts of the object. At present, the machine learning method based on graph kernel has been widely concerned and applied in the fields of pattern recognition, machine learning, machine vision, data mining and so on. It has become an important research direction in the field of structural data description and application. This paper begins with the most widely used graph kernel based on R-convolution, summarizes the significance of graph kernel research, reviews and discusses the basic theory, basic classification, research status at home and abroad, and further points out the development direction of graph kernel research.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)信息學(xué)院;合肥學(xué)院數(shù)學(xué)與物理系;安徽大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61503422,61602535)
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：1908775