【摘 要】
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在机器学习领域,半监督学习作为一种有力工具吸引了越来越多的关注,其利用少量带标签数据和大量无标签数据进行有效学习,其中基于图的半监督学习方法因其优雅的数学形式和良
【机 构】
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浙江大学宁波理工学院信息科学与工程学院,浙江工商职业技术学院电子与信息工程学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究规划基金（No.13YJAZH084）, 浙江省自然科学基金（No.LY14F02009）, 宁波市自然科学基金（No.2013A610065,No.2013A610072）
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在机器学习领域,半监督学习作为一种有力工具吸引了越来越多的关注,其利用少量带标签数据和大量无标签数据进行有效学习,其中基于图的半监督学习方法因其优雅的数学形式和良好的学习性能而引起更广泛的研究.针对现有基于图的半监督学习方法所存在的模型参数敏感和数据判别信息不充分等问题,提出一种稀疏特征空间嵌入正则化（Sparse Feature Space embedding Regularization,SFSR）半监督学习框架,其主要思想为：首先分别将原始数据嵌入到线性特征空间,然后利用特征空间嵌入投影点集来稀疏重
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