要約
グラフ分類は、最近、機械学習の様々な分野（カーネル法、系列モデリング、グラフ埋め込みなど）から注目を集めています。これらのアプローチはそれぞれ異なる強みと弱点を持ちながら、有望な結果を提供しています。しかし、多くの方法が最良の性能を達成するためには複雑な数学的理論に依存し、大量の計算リソースが必要です。本研究では、グラフラプラシアンのスペクトル分解に基づく単純かつ高速なアルゴリズムを提案し、データセットに対する最初の基準スコアを得るためにグラフ分類を行います。実験結果から、この手法が最先端のアルゴリズムと比較して競争力のある結果を得ることを示しています。