基于成对约束的半监督图嵌入算法

资 源 简 介

基于成对约束的半监督图嵌入算法

详 情 说 明

基于成对约束的半监督图嵌入算法是一种结合了监督信息和无监督信息的降维方法。该算法利用少量标记数据（成对约束）来指导嵌入过程，同时保留原始数据的图结构特性。

算法核心思想是通过两种约束来优化嵌入结果： 必须链接约束（Must-link）：强制相似样本在嵌入空间中距离更近 不能链接约束（Cannot-link）：确保不相似样本在嵌入空间中保持距离

实现过程首先构建原始数据的近邻图，然后通过优化目标函数来学习低维表示。目标函数通常包含三部分： 保持原始图结构的无监督项 满足成对约束的监督项 正则化项防止过拟合

该算法在数据标注成本高的场景特别有用，如社交网络分析、推荐系统等，只需要少量约束就能显著提升嵌入质量。相比纯无监督方法，它能更好保持数据的语义相似性；而相比全监督方法，它大大减少了所需的标记数据量。