Vi introducerar förökningskärnor, en allmän graf-kärna ram för att effektivt mäta likheten av strukturerade data. Förökningskärnor baseras på övervakning av hur information sprids genom en uppsättning givna grafer. De utnyttjar tidiga distributioner från spridningsprogram som slumpmässiga promenader för att fånga in strukturell information kodad i nodetiketter, attribut och kantinformation. Detta har två fördelar. För det första kan off-the-shelf-utbredningsprogram användas för att naturligt konstruera kärnor för många graftyper, inklusive märkta, delvis märkta, omärkta, riktade och tilldelade grafer. För det andra, genom att utnyttja befintliga effektiva och informativa förökningsprogram, kan förökningskärnor vara betydligt snabbare än den senaste tekniken utan att offra prediktiva prestanda. Vi kommer också att visa att om graferna har en regelbunden struktur, till exempel när man modellerar bild- eller videodata, kan man utnyttja denna regelbundenhet för att skala kärnberäkningen till stora databaser med grafer med tusentals noder. Vi stöder våra bidrag genom uttömmande experiment på ett antal verkliga grafer från en mängd olika tillämpningsområden.
Förökningskärnor REF utnyttja tidiga distributioner av slumpmässiga promenader för att fånga strukturell information gömd i vertex grannskapet.
Propagation kernels: efficient graph kernels from propagated information
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}