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  A Regularization Framework for Learning from Graph Data

Zhou, D., & Schölkopf, B. (2004). A Regularization Framework for Learning from Graph Data. In ICML 2004 Workshop on Statistical Relational Learning and Its Connections to Other Fields (SRL 2004) (pp. 132-137).

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Zhou-Schoelkopf-2004.pdf (beliebiger Volltext), 204KB
Name:
Zhou-Schoelkopf-2004.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.cs.umd.edu/projects/srl2004/srl2004_complete.pdf (beliebiger Volltext)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Zhou, D1, 2, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The data in many real-world problems can be thought of as a graph, such as the web, co-author networks, and biological networks. We propose a general regularization framework on graphs, which is applicable to the classification, ranking, and link prediction
problems. We also show that the method can be explained as lazy
random walks. We evaluate the method on a number of experiments.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 2688
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: ICML 2004 Workshop on Statistical Relational Learning and Its Connections to Other Fields (SRL 2004)
Veranstaltungsort: Banff, Canada
Start-/Enddatum: 2004-07-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML 2004 Workshop on Statistical Relational Learning and Its Connections to Other Fields (SRL 2004)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 132 - 137 Identifikator: -