一种基于扩散的半监督图学习一致性算法
机器学习
2023-11-15 v1 社会与信息网络
摘要
半监督分类任务旨在基于图中少数已知标签节点（称为种子）的标签，为图的所有节点分配标签。最流行的算法之一依赖于热扩散原理，即种子的标签通过热传导扩散，并将平衡时各节点的温度作为每个标签的评分函数。在本文中，我们证明该算法在评分前不对平衡时节点温度进行中心化则不一致。这一关键步骤不仅使算法在块模型上可证明一致，还在真实图上带来了显著的性能提升。
引用
@article{arxiv.2311.07627,
title = {A Consistent Diffusion-Based Algorithm for Semi-Supervised Graph Learning},
author = {Thomas Bonald and Nathan de Lara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07627},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2008.11944