一种基于扩散的图半监督分类一致性算法
机器学习
2020-08-28 v1
摘要
图上的半监督分类旨在基于少数已知标签节点(称为种子)的标签,为图的所有节点分配标签。最流行的算法依赖于热扩散原理,其中种子标签通过热传导扩散,并将每个节点的温度用作各标签的打分函数。使用一个简单块模型,我们证明该算法不一致,除非在分类前对节点温度进行中心化。我们表明,这一对算法的简单修改足以在真实数据上获得显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2008.11944,
title = {A Consistent Diffusion-Based Algorithm for Semi-Supervised Classification on Graphs},
author = {Nathan de Lara and Thomas Bonald},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.11944},
year = {2020}
}