Uporaba grafkov za klasifikacijo in interpretacijo molekulskih grafovPašić, Ivana (Avtor) Čibej, Uroš (Mentor) teorija grafovgrafkiklasifikacija grafovanaliza omrežijstrojno učenjeKlasifikacija grafov je pomembna naloga, ki se pojavlja na številnih področjih. Za reševanje tega problema običajno izračunamo določene značilnosti grafov, ki omogočajo razlikovanje med grafi različnih razredov. Veliko pristopov pri tem obravnava graf kot celoto, vendar pri realnih podatkih za klasifikacijo pogosto niso enako pomembni vsi deli grafa. Vzorci, ki najbolje ločujejo med razredi, so lahko prisotni le v določenih lokalnih delih grafa, medtem ko preostala struktura vsebuje manj pomembne ali šumne informacije. Take lokalne vzorce lahko zajamemo z grafki. V okviru raziskave graf predstavimo z vektorsko vložitvijo, primerno za uporabo v klasičnih metodah strojnega učenja. Število pojavitev grafkov v vhodnem grafu pri tem predstavlja njeno osnovo. Njeno učinkovitost pa ovrednotimo na štirih zbirkah realnih molekulskih grafov iz zbirke TUDataset. Izvedemo klasifikacijo grafov, analiziramo, kateri grafki najbolj prispevajo h končnemu rezultatu modela, ter raziščemo mejo velikosti grafkov, do katere pristop še ostane računsko izvedljiv. Rezultati kažejo, da grafkovna vložitev lahko zajame uporabne strukturne informacije, vendar se z večanjem velikosti grafkov poveča tudi dimenzionalnost vložitve in računska zahtevnost postopka. V okviru razpoložljivih računskih virov zato obravnavamo grafke do velikosti sedmih vozlišč.20262026-08-28 11:35:06Diplomsko delo/naloga186215VisID: 38725sl