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摘要:
本文研究了关于图上样本排序的算法设计问题.利用流形正则化的方法,在考虑函数空间复杂性的基础上充分利用图的内在结构信息,得到了准确的排序得分函数.同时,流形正则化框架将图上排序算法从全监督情形推广到半监督情形.
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文献信息
篇名 基于图上排序的流形正则化框架
来源期刊 数学杂志 学科 数学
关键词 流形正则化 图拉普拉斯 机器学习 排序
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 541-546
页数 6页 分类号 O221.2
字数 3920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 贺方超 湖北大学数学与计算机学院 15 31 2.0 5.0
3 肖岸纯 湖北工业大学理学院 12 20 3.0 4.0
4 郑列 湖北工业大学理学院 38 82 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
流形正则化
图拉普拉斯
机器学习
排序
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
数学杂志
双月刊
0255-7797
42-1163/O1
16开
武汉大学
38-71
1981
chi
出版文献量(篇)
2723
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2
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6700
论文1v1指导