Vi betraktar det allmänna problemet med att lära sig av både parvisa begränsningar och omärkta data. De parvisa begränsningarna anger om två objekt tillhör samma klass eller inte, så kallade must-link begränsningar och kan inte länk begränsningar. Vi föreslår att lära sig en kartläggning som är jämn över datagrafen och kartor data på en enhet hypersfär, där två måste-länk objekt karteras till samma punkt medan två inte-länk objekt karteras för att vara ortogonala. Vi visar att en sådan kartläggning kan uppnås genom att formulera ett semidefinit programproblem, som är konvext och kan lösas globalt. Vårt tillvägagångssätt kan effektivt sprida parvisa begränsningar till hela datamängden. Det kan tillämpas direkt på klassificering i flera klasser och kan hantera dataetiketter, parvisa begränsningar, eller en blandning av dem i en enhetlig ram. Lovande experimentella resultat presenteras för klassificeringsuppgifter på en mängd olika syntetiska och verkliga datamängder.
I REF formuleras parvis restriktion förökning som ett semidefinit programmeringsproblem (SDP).
Pairwise constraint propagation by semidefinite programming for semi-supervised classification
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}