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  Semi-supervised Learning on Directed Graphs

Zhou, D., Schölkopf, B., & Hofmann, T. (2005). Semi-supervised Learning on Directed Graphs. Advances in Neural Information Processing Systems, 1633-1640.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D52B-B Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D52C-9
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Zhou, D1, Autor           
Schölkopf, B1, Autor           
Hofmann, T1, Autor           
Saul, Herausgeber
L.K., Herausgeber
Weiss, Y., Herausgeber
Bottou, L., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Given a directed graph in which some of the nodes are labeled, we investigate the question of how to exploit the link structure of the graph to infer the labels of the remaining unlabeled nodes. To that extent we propose a regularization framework for functions defined over nodes of a directed graph that forces the classification function to change slowly on densely linked subgraphs. A powerful, yet computationally simple classification algorithm is derived within the proposed framework. The experimental evaluation on real-world Web classification problems demonstrates encouraging results that validate our approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 0-262-19534-8
URI: http://books.nips.cc/nips17.html
BibTex Citekey: 2781
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Eighteenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2004)
Veranstaltungsort: Vancouver, BC, Canada
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Cambridge, MA, USA : MIT Press
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1633 - 1640 Identifikator: -