您好,欢迎访问代理记账网站
移动应用 微信公众号 联系我们

咨询热线 -

电话 15988168888

联系客服
  • 价格透明
  • 信息保密
  • 进度掌控
  • 售后无忧

Tree++: Truncated Tree Based Graph Kernels(TKDE 2020)

图核函数: k ( G 1 , G 2 ) k(G_{1},G_{2}) k(G1,G2)= ∑ s ∈ S ψ ( G 1 , s ) ψ ( G 2 , s ) \sum_{s\in S}\psi(G_{1},s)\psi(G_{2},s) sSψ(G1,s)ψ(G2,s)
S S S表示 G 1 G_{1} G1 G 2 G_{2} G2中所有的子结构, ψ ( G i , s ) \psi(G_{i},s) ψ(Gi,s)表示某个子结构 s s s G i G_{i} Gi中出现的频率

文中有两处定义的区别搞不清楚,一个是path pattern,一个是super path:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
除了以上两个地方没有看明白,其余的地方还算清晰。
具体来讲,就是通过图中的特定的模式,计算图核。
在这里插入图片描述

图3所示,图3(a)和图3(b)表示给定的两个图G1和G2。现在计算两个图的图核(图核具体可以干什么我还不晓得)。图3c和图3d path pattern,且d =1。以此类推,计算列出图中所有的path pattern,并且不可以重复。然后按照下面的公式进行计算:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
以上是传统的图核计算的方法。作者在此指出了缺点:不能考虑到图的结构。因此,为了解决这个问题,提出了super path的概念。具体来讲,就是在path pattern的基础上,再次建立truncated BFS tree,但是这边自己没看懂。
以下是两个图的super path的结果:
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

之后将建立好的super path按照哈希到整数值、字典序排序的方法,改变原图中的值,再进行图核求解:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

具体算法:
在这里插入图片描述


分享:

低价透明

统一报价,无隐形消费

金牌服务

一对一专属顾问7*24小时金牌服务

信息保密

个人信息安全有保障

售后无忧

服务出问题客服经理全程跟进