I detta dokument föreslår vi en ny ram, kallad Semi-övervakad Embedding in Attributed Networks with Outliers (SEANO), för att lära sig en lågdimensionell vektorrepresentation som systematiskt fångar topologisk närhet, attributa affinitet och etikettlikhet av hörn i ett delvis märkt tilldelat nätverk (PLAN). Vår metod är utformad för att fungera i både transduktiva och induktiva miljöer samtidigt som den uttryckligen lindrar bullereffekter från avvikande faktorer. Experimentella resultat från olika datauppsättningar som hämtats från webb-, text- och bilddomäner visar fördelarna med SEANO jämfört med toppmoderna metoder i semiövervakad klassificering under transduktiv och induktiv miljö. Vi visar också att en undergrupp av parametrar i SEANO kan tolkas som avvikande poäng och kan avsevärt överträffa baslinjemetoder när de används för att upptäcka nätavvikelser. Slutligen presenterar vi användningen av SEANO i en utmanande real-world inställning - flood kartläggning av satellitbilder och visar att det kan överträffa moderna fjärranalysalgoritmer för denna uppgift.
Liang m.fl. I Ref föreslogs ett semiövervakat tillvägagångssätt för nätverk med avvikelser.
SEANO: Semi-supervised Embedding in Attributed Networks with Outliers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}