图算法（十二）：标签传播算法（Label Propagation）【适用场景：用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景】【一种基于图的半监督学习方法】【用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息】

一、概述标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。适用场景：标签传播算法（Label Propagatio

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u013250861 · 2022-05-29 10:35:56 发布

一、概述

标签传播算法（Label Propagation）是一种基于图的半监督学习方法，其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图，节点包括已标注和未标注数据，其边表示两个节点的相似度，节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头，可以对无标签数据进行标注，节点的相似度越大，标签越容易传播。

适用场景：标签传播算法（Label Propagation）适用于资讯传播、广告推荐、社区发现等场景。