導(dǎo)讀：PRICAI 2016是環(huán)太平洋國(guó)際人工智能會(huì)議 ，每?jī)赡昱e行一次，大會(huì)專注于人工智能的理論，技術(shù)及其在社會(huì)領(lǐng)域的應(yīng)用，和其對(duì)于太平洋沿岸國(guó)家經(jīng)濟(jì)的重要性。

改善基于圖表半監(jiān)督學(xué)習(xí)的實(shí)例選擇方法（Instance Selection Method for Improving Graph-Based Semi-supervised Learning）

摘要：基于圖表半監(jiān)督學(xué)習(xí)（GSSL）是最重要的半監(jiān)督學(xué)習(xí)（SSL）范式之一。盡管GSSL方法在很多情況下都有用，但在使用無標(biāo)記數(shù)據(jù)時(shí)它可能會(huì)降低性能。本文中，我們提出了一種新的GSSL方法：基于實(shí)例選擇的GSSLIS以降低性能惡化的可能性。我們的基礎(chǔ)想法是給出一系列未標(biāo)記的實(shí)例，利用所有未標(biāo)記的實(shí)例并非是最好的方法；相反，我們應(yīng)該利用那些有很高概率有助于改善性能的未標(biāo)記實(shí)例，同時(shí)避免使用有高風(fēng)險(xiǎn)的未標(biāo)記實(shí)例。大量的數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明，我們提出的方法性能惡化的機(jī)會(huì)比大多數(shù)最優(yōu)GSSL方法小得多。

關(guān)鍵詞：基于圖表的半監(jiān)督學(xué)習(xí)·性能惡化·實(shí)例選擇

第一作者簡(jiǎn)介

王海（Hai Wang）

職位：南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系理科碩士/LAMDA Group

研究方向：數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)

導(dǎo)師：李宇峰

職位:南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士助理研究員/LAMDA Group

研究方向：機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，多實(shí)例學(xué)習(xí)，多標(biāo)記學(xué)習(xí)等

相關(guān)出版物：

·Graph Quality Judgement: A Large Margin Expedition（IJCAI，2016）

·Kenerlized matrix factorization for collaborative filtering（SDM，2016）

Via：PRICAI 2016

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