简单易学的机器学习算法——Label Propagation - CSDN博客
2023年1月31日 · Label Propagation算法最大的优点是其算法过程比较简单，想比较于优化模块度的过程，算法速度非常快。Label Propagation算法利用网络的结构指导标签的传播过程，在这个过程中无需优化任何函数。
图神经网络上的标签传播 - 知乎 - 知乎专栏
2021年1月1日 · 首先是Unifying Graph Convolutional Neural Networks and Label Propagation . https:// arxiv.org/pdf/2002.0675 5.pdf. 这个文章主要考虑了标签传播的两个层面，一个是特征的传播，一个是标签的传播，并且，这两种传播都是使用的这种很习惯的表示方法
Label propagation algorithm - Wikipedia
Label propagation is a semi-supervised machine learning algorithm that assigns labels to previously unlabeled data points. At the start of the algorithm, a (generally small) subset of the data points have labels (or classifications).
标签传播算法（Label Propagation）及Python实现 - CSDN博客
文章浏览阅读10w+次，点赞113次，收藏400次。本文详细介绍了一种半监督学习算法——标签传播算法(Label Propagation)，包括其核心思想、算法流程及Python实现。
深度探索：机器学习中的Label Propagation算法（基于图论的半 …
2024年4月15日 · Label Propagation（标签传播）算法作为半监督学习的一种重要方法，巧妙地利用图论中的信息扩散原理，将标注信息从已知标签节点传播至未标注节点，实现对未标注数据的分类。
标签传播算法（Label Propagation Algorithm, LPA）初探
2019年4月15日 · LPA是一种基于标签传播的局部社区划分。对于网络中的每一个节点，在初始阶段，Label Propagation算法对于每一个节点都会初始化一个唯一的一个标签。
聚类算法之Label Propagation – 标点符
2020年9月14日 · 标签传播算法Label Propagation Algorithm简称LPA，是机器学习中的一种常用的半监督学习(semi-supervised)方法，用于向未标记（unlabeled）样本分配标签。 标签传播算法的核心思想非常简单：相似的数据应该具有相同的label。
社区发现之标签传播算法（LPA） - 知乎 - 知乎专栏
2022年5月9日 · 2）基于标签传播的社区发现算法：基本思想是通过标记节点的标签信息来更新未标记节点的标签信息，在整个网络中进行传播，直至收敛，其中最具代表性的就是标签传播算法（LPA,Label Propagation Algorithm），也是本文要讨论的算法。
Label Propagation - Neo4j Graph Data Science
The Label Propagation algorithm (LPA) is a fast algorithm for finding communities in a graph. It detects these communities using network structure alone as its guide, and doesn’t require a pre-defined objective function or prior information about the communities.
LabelPropagation — scikit-learn 1.5.2 documentation
Label Propagation classifier. Read more in the User Guide. Parameters: kernel {‘knn’, ‘rbf’} or callable, default=’rbf’ String identifier for kernel function to use or the kernel function itself. Only ‘rbf’ and ‘knn’ strings are valid inputs.
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