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Leander Schietgat公司;简·拉蒙;莫里斯·布鲁诺

外平面图的多项式最大公共子图算法及其在化学信息学中的应用。 （英语） Zbl 1357.68184号

安。数学。Artif公司。智力。 69，第4期，343-376（2013）.
摘要：结构化数据的度量在机器学习社区中受到越来越多的关注。图为结构化数据提供了一种自然的表示，但对图的许多操作在计算上都很困难。在本文中，我们提出了一种多项式时间算法，用于计算两个外平面图的最大公共子图。该算法利用了保持块和桥的子图同构，具有显著的效率优势，并且从化学角度出发。我们专注于学习结构-活性关系的应用，其中的任务是预测分子的化学活性。我们展示了如何使用该算法构建结构化数据的度量，并且我们评估了该度量，更广泛地说，还评估了60个分子数据集上的保留块和桥的匹配算子，从预测性能和效率方面获得了最先进的结果。

引用于1审查
引用于7文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
05C85号 图形算法（图形理论方面）
68瓦40 算法分析
92E10型 分子结构（图形理论方法、微分拓扑方法等）

关键词：

结构化数据的度量;图挖掘;化学信息学;学习结构-活动关系

软件：

gSpan（量程）;AFGen公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Schietgat}等人，《数学年鉴》。Artif公司。智力。69，第4号，343--376（2013；Zbl 1357.68184）
全文： 内政部 链接

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