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GGMC算法目标函数值实验分析与算法改进
1
作者
修宇
王骏
+1 位作者
王忠群
皇苏斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期111-117,188,共8页
针对贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC)计算复杂度较高的问题,提出一种改进的贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC-Estop)。依据对GGMC算法优化过程中目标函数变化趋势的实验分析,采取两种在迭代初期停止GGMC算法运行策略,继而通...
针对贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC)计算复杂度较高的问题,提出一种改进的贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC-Estop)。依据对GGMC算法优化过程中目标函数变化趋势的实验分析,采取两种在迭代初期停止GGMC算法运行策略,继而通过一次标准的标签传播步骤预测图上所有样本的标记来实施对GGMC的改进。典型数据集的仿真实验结果表明,在取得相近分类性能的同时,改进算法在计算速度上有很大的提高。
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关键词
图半监督学习
贪心最大割
早期停止策略
目标函数值
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职称材料
题名
GGMC算法目标函数值实验分析与算法改进
1
作者
修宇
王骏
王忠群
皇苏斌
机构
安徽工程大学计算机与信息学院
IBM T J Watson研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第12期111-117,188,共8页
基金
国家自然科学基金(No.71371012,No.71171002)
教育部人文社科规划项目(No.13YJA630098)
+2 种基金
安徽省优秀青年人才基金重点项目(No.2013SQRL034Z)
安徽省高校省级科学研究项目(No.TSKJ2014B10)
安徽工程大学青年基金项目(No.2013YQ30)
文摘
针对贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC)计算复杂度较高的问题,提出一种改进的贪心最大割图半监督学习算法(简称GGMC-Estop)。依据对GGMC算法优化过程中目标函数变化趋势的实验分析,采取两种在迭代初期停止GGMC算法运行策略,继而通过一次标准的标签传播步骤预测图上所有样本的标记来实施对GGMC的改进。典型数据集的仿真实验结果表明,在取得相近分类性能的同时,改进算法在计算速度上有很大的提高。
关键词
图半监督学习
贪心最大割
早期停止策略
目标函数值
Keywords
graph semi-supervised learning
greedy max-cut
early stopping strategy
object function value
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GGMC算法目标函数值实验分析与算法改进
修宇
王骏
王忠群
皇苏斌
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015
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