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一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法  
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【英文篇名】 Semi-supervised learning algorithm based on label propagation in constrained range
【下载频次】 ★★☆
【作者】 马慧芳; 袁媛; 张迪; 鲁小勇;
【英文作者】 Ma Huifang; Yuan Yuan; Zhang Di; Lu Xiaoyong; College of Computer Science & Engineering; Northwest Normal University;
【作者单位】 西北师范大学计算机科学与工程学院;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 08期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 概率转移矩阵; 受限约束范围; 标签传播; 半监督学习算法;
【英文关键词】 probability transition matrix; constrained region; label propagation; semi-supervised learning algorithm;
【摘要】 为了提高文本分类性能,提出一种基于受限约束范围标签传播的半监督学习算法。首先利用相似性矩阵计算得出概率转移矩阵,进而通过概率转移矩阵得出受限约束范围;然后在约束范围内利用半监督学习框架下的标签传播算法计算基于路径的相似性,路径相似性决定了标签传播的重要路径。由于只使用几条重要的传播路径,使得算法中省去计算每一条路径的相似度,计算复杂度大大减少。最终使得标签在带标签数据与未标签数据之间通过几条重要的路径之间传播。实验已经证明此算法的有效性。
【英文摘要】 This paper presented a semi-supervised learning algorithm based on label propagation in a constrained range. First of all,it obtained the probability transition matrix by calculating the similarity matrix,and then detected the constrained region.Then it adopted a label propagation algorithm under the semi-supervised learning framework to compute path similarity,which determined several important paths of label propagation. As only it calculated a few important propagation path,therefore greatly reduced the ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61363058,61163039); 甘肃省青年科技基金资助项目(145RJYA259); 甘肃省自然科学基金资助项目(145RJZA232); 中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室开放基金资助项目(IIP2014-4); 西北师范大学2013年度青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-LKQN-12-23)
【更新日期】 2016-09-19
【分类号】 TP181
【正文快照】 随着网络数据的不断增长,收集大规模数据越发容易,如何为这些数据进行分类却需要大量的人力资源。当仅存在少量数据标签(加标数据)时,半监督学习很自然被用来为剩下的数据分类。半监督学习不仅能够利用有限的加标信息,还能够利用大量无标签数据的内在特点和多方面结构有效地指?

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