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正类和无标签类学习（Positive and Unlabeled learning,PU学习）作为弱监督学习领域中不完全监督的一个重要分支,由于其在实际应用中......
传统的监督机器学习分类方法需要对大量的准确标注数据进行训练来保证其效果。但是,在许多现实应用中,获取大量准确标注的数据需要......
近些年来,机器学习成为一个热门的学科,涉及人类生活的各个方面。其研究目的是从已有的经验或数据中提取、总结出一定的规律,设计......
学位
图数据是一种由顶点和边构成的抽象的数据结构。随着信息科学技术时代的发展,研究人员发现图数据有强大的表示能力,可以对许多不同......
正标记和未标记学习（Positive and unlabeled learning,PU学习）的研究是为了解决只有正标记样本和未标记样本可用的问题。以前针对该......
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链接预测是根据网络中已知的结构,对其中缺失的链接进行预测。链接预测作为网络数据分析的重要研究内容,在探究网络演化规律、数据......
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目前绝大多数在PU学习场景下的学习算法都只能处理确定数据,然而在现实世界的许多应用中,如在传感器网络、市场分析和医学诊断等领......
