图核方法用于什么任务？

图核方法（Graph Kernel Methods）是一类用于图数据的机器学习方法，主要用于解决图分类、图聚类、链接预测等任务。图核方法通过将图数据映射到一个高维特征空间，使得图之间的相似性可以通过核函数来计算，从而避免了复杂的图卷积运算。以下是图核方法在几个主要任务中的应用：

1. 图分类：图核方法可以用于对图数据进行分类。通过将图映射到一个特征空间，可以利用支持向量机（SVM）等分类器对图进行分类。图核方法在化学信息学、生物信息学等领域有广泛应用，例如，在蛋白质结构分类、药物活性预测等方面。

2. 图聚类：图核方法也可以用于对图数据进行聚类。通过计算图之间的相似性，可以将相似的图聚类在一起。这种方法在社交网络分析、推荐系统等领域有应用，例如，在用户行为模式分析、社交网络社区发现等方面。

3. 链接预测：图核方法还可以用于预测图中两个节点之间是否存在边。通过计算节点对的相似性，可以预测图中潜在的连接。这种方法在社交网络分析、知识图谱构建等领域有应用，例如，在推荐系统中预测用户可能感兴趣的商品、在知识图谱中预测实体之间的关系等方面。

图核方法的优势在于计算效率高，不需要对图进行复杂的卷积运算，适用于大规模图数据的处理。然而，图核方法也存在一些局限性，例如，核函数的选择对结果影响较大，且在处理高维图数据时可能会遇到核矩阵计算量大的问题。