基于稀疏图的半监督学习方法：原理、算法与应用探究.docx

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2025-10-15 发布于上海
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基于稀疏图的半监督学习方法：原理、算法与应用探究

一、引言

1.1研究背景与动机

在大数据时代，数据量呈指数级增长，这些数据涵盖了各个领域，如医疗、金融、互联网等。数据中标记数据的获取却面临着诸多困难。以医疗领域为例，对医学影像进行准确标注需要专业的医学知识和丰富的临床经验，标注过程不仅耗时费力，而且成本高昂。在图像分类任务中，若要对大量图像进行精细分类标注，需要耗费大量的人力和时间资源。在实际应用中，标注数据往往是稀缺的，而未标注数据则极为丰富。

为了解决标记数据获取困难这一问题，半监督学习应运而生。半监督学习结合了少量标记数据和大量未标注数据进行模型训练，旨在利用未标注数据中的丰富信息