图半监督学习

图半监督学习（graph-based semi-supervised learning），理学-计算机科学技术-人工智能-机器学习-弱监督学习-半监督学习，半监督学习中的一类典型范式，它利用训练数据构建数据图（data graph），建立有标记数据与未标记数据的联系，然后基于数据图诱导出的结构性质实施半监督学习。图半监督学习一般根据样本之间的相似度或距离构建图，也可以应用于本身就具有图结构的数据上。如果图上两点的距离基于其在图上的最短路径计算，这种距离则可以看作样本在流形上的曲面几何距离，因此图半监督学习方法可以认为是基于流形假设的方法。当遇到训练过程中未见的待测数据时，典型的图半监督学习模型通常需要将新的数据加入训练集重新训练，因此也属于半监督学习中的直推学习。