Ce livre s'intéresse à l'application des méthodes à noyaux sur graphes pour la prédiction de propriétés moléculaires. Dans ce livre, nous présentons un état de l'art des méthodes à noyaux sur graphes définies en chémoinformatique et plus particulièrement les noyaux sur graphes basés sur les sacs de motifs. Dans ce cadre, nous proposons un nouveau noyau sur graphes basé sur un ensemble explicite de sous-arbres, appelés treelets, permettant d'encoder une grande partie de l'information structurelle acyclique des graphes moléculaires. Nous proposons également d'étudier les méthodes d'apprentissage à noyaux multiples afin d'extraire un ensemble de motifs pertinents. Nos travaux sont ensuite étendus en incluant l'information cyclique encodée par deux représentations moléculaires définies par le graphe et l'hypergraphe de cycles pertinents ainsi que deux noyaux sur graphes utilisant ces représentations. Enfin, la dernière partie vise à définir deux nouveaux noyaux sur graphes basés sur la distance d'édition.
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