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现实世界中存在着大量包含多种类型的对象和联系的异构信息网络,从中挖掘信息获取知识已成为当前的研究热点之一.基于图正则化的半监督学习在近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络.基于同构节点和异构节点的一致性假设,提出了任意结构的异构信息网络上的半监督学习的正则化分类函数,并得到分类函数的闭式解,以此预测未标记节点的类别.提出了异构信息网络上的半监督学习的迭代框架,标记节点的信息可以在邻近的节点上迭代传播,直至达到稳定状态,并证明了迭代算法将收敛于正则化分类函数的闭式解.DBLP数据集上的实验表明该方法优于经典的半监督学习算法. 相似文献
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本文运用文献资料法、问卷调查法、访谈法、数理统计法和逻辑分析法等研究方法,对辽宁省男子曲棍球后备人才发展历程、培养现状、影响因素等进行分析。 相似文献
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基于图的半监督学习近年来得到了广泛的研究,然而,现有的半监督学习算法大都只能应用于同构网络。根据查询及文档自身的内容特征和点击关系构建查询—文档异构信息网络,并引入样本的判别信息强化网络结构。提出了查询—文档异构信息网络上半监督聚类的正则化框架和迭代算法,在正则化框架中,基于流形假设构造了异构信息网络上的代价函数,并得到该函数的封闭解,以此预测未标记查询和文档的类别标记。在大规模商业搜索引擎查询日志上的实验表明本方法优于传统的半监督学习方法。 相似文献