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J-GLOBAL ID：201702211422794396   整理番号：17A1398311

パルプ:ラベル伝搬による正とラベルなし学習のための新しいアプローチ【Powered by NICT】

PU-LP: A novel approach for positive and unlabeled learning by label propagation

著者 (2件)： Shuangxun Ma (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University, China, 730000) ,  Ruisheng Zhang (School of Information Science & Engineering, Lanzhou University, China, 730000)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICMEW  ページ： 537-542  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 正とラベルなし学習アルゴリズムでは,利用可能な標識陽性例の少量のみの場合,アルゴリズムは,第一段階においてラベルなし例,ステップ二で良好な性能を有する分類器を構築するために困難にしているから信頼できる負例を抽出できない。グラフに基づく半教師つき学習からの同じラベル仮定に基づいて,著者らは,パルプ,新しいグラフベースPU学習アルゴリズム頂点間の類似性を測定するためにKatzインデックスを提案した。標識陽性セットを拡大することで信頼性のある負例を抽出した後,パルプはラベル伝搬アルゴリズムにより分類器を構築した。UCIデータセット上での実験は,利用可能な標識陽性例はほんのわずかな割合であり,PNBアルゴリズムより優れている場合パルプは優れた性能を持つことを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  グラフ ,  小規模 ,  *パルプ ,  アルゴリズム ,  類似性 ,  信頼性
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  *ラベル伝搬 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： パルプ ,  ラベル伝搬 ,  ラベル ,  学習