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  Clustering Graphs by Weighted Substructure Mining

Tsuda, K., & Kudo, T. (2006). Clustering Graphs by Weighted Substructure Mining. In W., Cohen, & A., Moore (Eds.), ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (pp. 953-960). New York, NY, USA: ACM Press.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D133-E 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-9A87-6
資料種別: 会議論文

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URL:
https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=1143844.1143964 (出版社版)
説明:
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OA-Status:

作成者

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 作成者:
Tsuda, K1, 2, 著者           
Kudo, T, 著者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Graph data is getting increasingly popular in, e.g., bioinformatics and text processing. A main difficulty of graph data processing lies in the intrinsic high dimensionality of graphs, namely, when a graph is represented as a binary feature vector of indicators of all possible subgraphs, the dimensionality gets too large for usual statistical methods. We propose an efficient method for learning a binomial mixture model in this feature space. Combining the l1 regularizer and the data structure called DFS code tree, the MAP estimate of non-zero parameters are computed efficiently by means of the EM algorithm. Our method is applied to the clustering of RNA graphs, and is compared favorably with graph kernels and the spectral graph distance.

資料詳細

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言語:
 日付: 2006-06
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1145/1143844.1143964
BibTex参照ID: 4068
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006)
開催地: Pittsburgh, PA, USA
開始日・終了日: 2006-06-25 - 2006-06-29

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: ICML '06: Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Cohen, W, 編集者
Moore, A, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: New York, NY, USA : ACM Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 953 - 960 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 1-59593-383-2