Abstrakt. Den ökande tillgången på strukturerade data i Resursbeskrivningsformatet (RDF) innebär nya utmaningar och möjligheter för datautvinning. Befintliga metoder för gruvdrift RDF har endast fokuserat på en specifik datarepresentation, en specifik maskininlärningsalgoritm eller en specifik uppgift. Kärnorna lovar dock en mer flexibel strategi genom att tillhandahålla en kraftfull ram för att frikoppla datarepresentationen från inlärningsuppgiften. Detta dokument fokuserar på hur den väletablerade familjen av kärnbaserade maskininlärningsalgoritmer lätt kan appliceras på instanser som representeras som RDF-grafer. Vi går först igenom de problem som uppstår när konventionella grafkärnor används för RDF-grafer. Vi introducerar sedan två mångsidiga familjer av grafkärnor som är särskilt lämpade för RDF, baserade på skärningsdiagram och skärningsträd. Flexibiliteten i tillvägagångssättet visas på två gemensamma relationella inlärningsuppgifter: enhetsklassificering och kopplingsförutsägelse. Resultaten visar att våra nya RDF-grafkärnor som används med Support Vector Machines (SVMs) uppnår konkurrenskraftig prediktiv prestanda jämfört med specialiserade tekniker för båda uppgifterna.
I REF introduceras grafkärnor baserade på skärningsdiagram och skärningsträd.
Graph kernels for RDF data
{'venue': 'ESWC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}