标准label propagation的一个实现版本

资 源 简 介

标准label propagation的一个实现版本

详 情 说 明

标签传播（Label Propagation）是一种经典的半监督学习算法，常用于图数据中节点的分类任务。其核心思想是通过已标记节点的标签信息，在图上基于相似度传播到未标记节点。

算法基本流程如下：首先构造一个图结构，其中节点代表数据样本，边代表样本间的相似度。已标记节点保留初始标签，未标记节点的标签则通过相邻节点的标签分布进行迭代更新。每次迭代中，每个节点根据其邻居节点的标签分布以加权方式更新自身标签，通常采用多数投票或概率扩散策略。

实现时需注意三个关键点：一是相似度矩阵的构建，常用高斯核函数计算样本间相似度；二是传播规则的设定，确保算法收敛；三是终止条件的设置，通常当标签变化小于阈值或达到最大迭代次数时停止。

标签传播的优势在于简单高效，特别适合处理图中存在局部一致性的场景。其变体可应用于社区发现、异常检测等任务，是图算法中的重要基础方法。