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基于图的半监督机器学习的任务书
任务书:基于图的半监督机器学习
研究目的：
本次研究旨在探讨基于图的半监督机器学习方法，其中图应用于数据中的关系建模。通过在数据图上进行半监督学习，为未标记的数据分配标签，以提高模型的准确性和泛化能力。
研究内容：
1.图的构建方法：
通过考虑数据样本之间的相似性来构建图。相似性在不同的场景下可能有不同的定义方式。常见的相似性度量有：
-基于距离的相似度度量，如欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等。
-基于相似性矩阵的相似度度量，如相关系数、相关距离、皮尔逊相关系数等。
-基于图像的相似度度量，如直方图、哈希码、深度特征等。
2.基于图的半监督学习方法：
相比于监督学习，半监督学习需要使用未标记的数据来提高模型效果。基于图的半监督学习方法可以分为两类：基于标签传播和基于图卷积神经网络。
-基于标签传播的方法：从已标记的数据开始，根据数据样本之间的相似性，逐渐传播标签。其基本思想是通过利用已知数据的标签来推断未标记数据的标签。标签传播可以看作是无参数模型，其计算复杂度较低，但对图的构造方法和传播策略要求较高。
-基于图卷积神经网络的方法：将卷积神经网络中的卷积操作扩展到图上。在卷积神经网络中，卷积操作的本质是类特征匹配，而在图卷积神经网络中，卷积操作是将局部邻域的节点特征进行加权和汇聚。
3.图的评估方法：
图上的评估方法常见的有：
-模块化评估方法：通过比较实际的社区划分结果和模拟的社区划分结果来确定最优划分方案。
-标签传播评估方法：通过评估标签传播模型预测结果和真实标签结果之间的相似性来确定预测效果。
-图卷积神经网络评估方法：通过比较图卷积神经网络预测结果和真实标签结果之间的相似性来确定预测效果。
研究意义：
基于图的半监督学习方法可以应用于各种应用领域，如社交网络分析、医学影像分析、高维数据降维等。通过本次研究，可以发掘出更合适的图构造方法和半监督学习方法，提高模型准确性和泛化能力，在实际应用场景中产生实际效益。
研究计划：
第一年：
-阅读图相关的文献，学习图的构建方法和评估方法。
-探究基于标签传播和基于图卷积神经网络的半监督学习方法。
-开发基于图的半监督学习算法，并在社交网络上评估效果。
第二年：
-探究基于图的半监督学习方法在医学影像分析中的效果。
-探究基于图的半监督学习方法在高维数据降维中的应用。
-深入研究半监督学习在其他领域的应用场景，推进实际应用。
结语：
基于图的半监督学习是机器学习领域的研究热点之一。本次研究旨在探讨不同的图构建方法和半监督学习方法，以提高模型准确性和泛化能力。预计在实际应用场景中产生实际效益。