| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2016-09-15 |
| タイトル |
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タイトル |
アダマール符号を用いたグラフカーネルによるグラフクラス分類 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Hadamard Code Graph Kernels for Classifying Graphs |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
[一般論文] グラフクラス分類,サポートベクターマシーン,グラフカーネル,アダマール符号 |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
journal article |
| 著者所属 |
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関西学院大学大学院理工学研究科 |
| 著者所属 |
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関西学院大学理工学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Science and Technology, Kwansei Gakuin University |
| 著者所属(英) |
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en |
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School of Science and Technology, Kwansei Gakuin University |
| 著者名 |
片岡, 哲也
猪口, 明博
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| 著者名(英) |
Tetsuya, Kataoka
Akihiro, Inokuchi
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
クラス分類問題においてSupport Vector Machine(SVM)に代表されるカーネル法は性能の高さから注目を浴びている.本稿ではアダマール符号カーネル(Hadamard Code Kernel: HCK)と縮約アダマール符号カーネル(Shortened Hadamard Code Kernel: SHCK)と呼ばれる2つのグラフカーネルを提案する.これらのカーネルは通信方式においてスペクトル拡散に用いられるアダマール符号に基づいている.さらにこれらのグラフカーネルは高速なグラフカーネルである近傍ハッシュカーネル(Neighborhood Hash Kernel: NHK)と同程度の計算時間で動作し,かつWeisfeiler Lehman Subtree Kernel(WLSK)に匹敵する高い表現力を持つ.検証実験では3種の実データセットを用いて効率性と表現力を評価する. |
| 論文抄録(英) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Kernel methods such as Support Vector Machines (SVMs) are becoming increasingly popular because of their high performance on graph classification problems. In this paper, we propose two novel graph kernels called the Hadamard Code Kernel (HCK) and the Shortened HCK (SHCK). These kernels are based on the Hadamard code, which is used in spread spectrum-based communication technologies to spread message signals. The proposed graph kernels are equivalent to the Neighborhood Hash Kernel (NHK), one of the fastest graph kernels, and comparable to the Weisfeiler-Lehman Subtree Kernel (WLSK), one of the most accurate graph kernels. The fundamental performance and practicality of the proposed graph kernels are evaluated using three real-world datasets. |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 57,
号 9,
p. 2122-2130,
発行日 2016-09-15
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
1882-7764 |