「分類や回帰といった機械学習の問題を、グラフを対象に拡張したらどうなるのか。この問題を考えたのが Kashimaらでした。多くの機械学習のアルゴリズムは、「カーネル関数」という、データ同士の類似度がうまく定義できれば、ある程度容易に理論を構築できることが知られています。Kashimaらが取り組んだのは、グラフ同士のカーネル関数、すなわち、グラフカーネルを理論的に首尾一貫した形で定義することでした。」
http://www.research.ibm.com/trl/projects/dataanalytics/Analytics_for_structured.htm
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