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摘要:
分类学习算法的研究是计算机科学的研究热点,超图上顶点的分类问题作为一般图顶点分类问题的推广,被广泛应用于各种计算模型.对基于核方法的半监督超图顶点分类算法进行理论分析,给出算法的收敛性分析和广义界估计值.
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文献信息
篇名 基于核方法的半监督超图顶点分类算法分析
来源期刊 云南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 超图 分类算法 半监督学习 收缩因子
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 计算机科学及应用
研究方向 页码范围 46-49
页数 4页 分类号 TP393.092
字数 2060字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 高炜 云南师范大学信息学院 139 368 9.0 14.0
2 贾志洋 云南大学旅游文化学院 27 87 5.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
超图
分类算法
半监督学习
收缩因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
云南师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-9793
53-1046/N
大16开
云南昆明市一二一大街298号
64-74
1958
chi
出版文献量(篇)
2229
总下载数(次)
5
总被引数(次)
10561
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