Detta arbete presenterar en systematisk jämförelse mellan sju kärnor (eller likhetsmatriser) på en graf, nämligen den exponentiella diffusionskärnan, den laplaciska diffusionskärnan, von Neumann-kärnan, den legaliserade Laplacian-kärnan, pendeltidskärnan, och slutligen diffusionskärnan Markov och matrisen för spridning av korsentropi - båda introducerades i detta papper - på en samarbetsrekommendationsuppgift som involverar en databas. Databasen ses som en graf där element representeras som noder och relationer som länkar mellan noder. Från denna graf beräknas sju kärnor, vilket leder till en uppsättning meningsfulla närhetsåtgärder mellan noder, vilket gör det möjligt att svara på frågor om strukturen på den graf som undersöks; i synnerhet rekommendera objekt till användarna. Korsvalideringsresultat indikerar att en enkel närmaste grannesregel baserad på likhetsmåttet som tillhandahålls av den legaliserade Laplacian, Markovs diffusion och pendlande tidskärnorna fungerar bäst. Vi rekommenderar därför användningen av pendlande tidskärna för att beräkna likheter mellan element i en databas, av två skäl: (1) det har en trevlig tilltalande tolkning i termer av slumpmässiga promenader och (2) ingen parameter behöver justeras.
En giltig kärna, kallad "Markovs diffusionskärna" har härletts från detta diffusionsavstånd i REF.
An Experimental Investigation of Graph Kernels on a Collaborative Recommendation Task
{'venue': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'journal': "Sixth International Conference on Data Mining (ICDM'06)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}