Label Propagation

释义 Definition

标签传播（Label Propagation）：一种常见的半监督学习与图学习方法，把少量已标注样本的标签视为“种子”，在相似性图（graph）上沿着边把标签信息逐步传递给未标注样本，直到收敛，从而完成分类或群体划分（也常用于社区发现）。该术语在不同领域也可指相近的变体算法。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈleɪbəl ˌprɑːpəˈɡeɪʃən/

例句 Examples

Label propagation can classify many unlabeled points using only a few labeled examples.
标签传播可以只用少量已标注样本，就对大量未标注数据点进行分类。

In graph-based semi-supervised learning, label propagation iteratively spreads class information across edges weighted by similarity until the predictions stabilize.
在基于图的半监督学习中，标签传播会迭代地沿着由相似度加权的边扩散类别信息，直到预测结果稳定为止。

词源 Etymology

label 意为“标签/标注”，来自早期法语 labelle（小纸条、说明签）；propagation 意为“传播/扩散”，来自拉丁语 propagare（繁殖、扩展）。组合起来直译为“标签的传播”，形象地表达了“从已知标注向相邻样本扩散”的算法直觉。

相关词 Related Words

• Semi-Supervised Learning
• Graph-Based Learning
• Label Spreading
• Transductive Learning
• Random Walk
• Harmonic Function
• Clustering
• Community Detection
• Graph Neural Network

文献与作品 Literary / Notable Works

• Zhu, X., & Ghahramani, Z. (2002). Learning from Labeled and Unlabeled Data with Label Propagation.
• Zhou, D., Bousquet, O., Lal, T. N., Weston, J., & Schölkopf, B. (2004). Learning with Local and Global Consistency（提出与标签传播密切相关的图方法）。
• Chapelle, O., Schölkopf, B., & Zien, A. (Eds.). (2006). Semi-Supervised Learning（书中系统讨论图式半监督方法，包括标签传播思想）。