Kernlar för strukturerade data håller snabbt på att bli en viktig del av verktygslådan för maskininlärning. Grafkärnor ger likhetsåtgärder för komplexa relationsobjekt, såsom molekyler och enzymer. Grafkärnor baserade på promenader är populära på grund av sin snabba beräkning, men deras prediktiva prestanda är ofta inte tillfredsställande, medan kärnor baserade på subgrafer lider av höga beräkningskostnader och är begränsade till små substrukturer. Kärnor baserade på stigar erbjuder en lovande medelväg mellan dessa två ytterligheter. Beräkningen av sökvägkärnor har dock hittills antagits vara alltför utmanande. I detta dokument introducerar vi en effektiv metod för att beräkna vägbaserade kärnor; vi använder en Burrows-Wheeler transform baserad komprimerad vägindex för snabb och utrymmeseffektiv uppräkning av banor. Till skillnad från många kärnalgoritmer behåller indexrepresentationen snabb tillgång till enskilda funktioner. I våra experiment med kemiska reaktionsgrafer överträffar sökvägsbaserade kärnor toppmoderna grafkärnor i förutsägelsenoggrannhet.
I REF beskrivs det en effektiv metod för att beräkna sökvägsbaserade kärnor.
Efficient Path Kernels for Reaction Function Prediction
{'venue': 'BIOINFORMATICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}