Graph Kernels: Crossing Information from Different Patterns using Graph Edit Distance

Benoit Gaüzère 1 Luc Brun 1 Didier Villemin 2
1 Equipe Image - Laboratoire GREYC - UMR6072
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Abstract : Graph kernels allow to define metrics on graph space and constitute thus an efficient tool to combine advantages of structural and statistical pattern recognition fields. Within the chemoinformatics frame- work, kernels are usually defined by comparing number of occurences of patterns extracted from two different graphs. Such a graph kernel con- struction scheme neglects the fact that similar but not identical patterns may lead to close properties. We propose in this paper to overcome this drawback by defining our kernel as a weighted sum of comparisons be- tween all couples of patterns. In addition, we propose an efficient com- putation of the optimal edit distance on a limited set of finite trees. This extension has been tested on two chemoinformatics problems.
Type de document :
Communication dans un congrès
Gimel'farb, G.; Hancock, E.; Imiya, A.; Kuijper, A.; Kudo, M.; Omachi, S.; Windeatt, T.; Yamada, K. Joint IAPR International Workshop, SSPR & SPR 2012, Nov 2012, Hiroshima, Japan. Springer, 7626, pp.42-50, 2012, LNCS. 〈10.1007/978-3-642-34166-3_5〉
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Contributeur : Luc Brun <>
Soumis le : mardi 25 décembre 2012 - 11:31:23
Dernière modification le : jeudi 7 février 2019 - 16:33:04
Document(s) archivé(s) le : mardi 26 mars 2013 - 02:30:09

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Benoit Gaüzère, Luc Brun, Didier Villemin. Graph Kernels: Crossing Information from Different Patterns using Graph Edit Distance. Gimel'farb, G.; Hancock, E.; Imiya, A.; Kuijper, A.; Kudo, M.; Omachi, S.; Windeatt, T.; Yamada, K. Joint IAPR International Workshop, SSPR & SPR 2012, Nov 2012, Hiroshima, Japan. Springer, 7626, pp.42-50, 2012, LNCS. 〈10.1007/978-3-642-34166-3_5〉. 〈hal-00768658〉

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