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半监督学习研究进展
  • ISSN号：0253-2395
  • 期刊名称：《山西大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西太原030006, [2]山西大学计算机与信息技术学院,山西太原030006
  • 相关基金：国家863计划项目（2007AA01Z165）;国家自然科学基金（60773133;70971080）;山西省自然科学基金（2008011038）
作者： 梁吉业[1,2], 高嘉伟[1,2], 常瑜[1,2]
关键词： 半监督学习, 标签, 协同训练, 算法, semi-supervised learning, label, co-training, algorithm
中文摘要：

半监督学习问题广泛存在于现实世界中,已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点.文章综述了半监督学习问题的基本思想、研究现状、常用算法及其一些应用领域,分析了目前存在的主要困难,并指出需进一步研究的几个问题.

英文摘要：

Semi-supervised learning has been widely used in the world and become a hot topic in the research field of machine learning and pattern recognition.The paper summarizes the basic assumption,the research situation at present,and the algorithms which was used to resolve some practical problems.Main difficulties and the questions which will be solved in the future are also shown.

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期刊信息
  • 《山西大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:山西省教育厅
  • 主办单位:山西大学
  • 主编：杨斌盛
  • 地址：太原市坞城路92号
  • 邮编：030006
  • 邮箱：xbbjb@sxu.edu.cn
  • 电话：0351-7010455
  • 国际标准刊号：ISSN：0253-2395
  • 国内统一刊号：ISSN：14-1105/N
  • 邮发代号:22-42
  • 获奖情况:
  • 边疆七年获山西省一级期刊荣誉（1993-1999）
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:5651