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图学习在分布偏移下的研究：领域自适应、离域和连续学习的综合调查
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内容提要
监督的公平感知机器学习是解决数据分布变化挑战的新兴领域。本综述总结了各种类型的分布变化，并介绍了六种常用方法。还列出了可用于研究的数据集和评估指标。探讨了相关研究领域的连接，讨论了挑战，并确定了未来研究方向。
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关键要点
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监督的公平感知机器学习应对数据分布变化的挑战。
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综述总结了各种类型的分布变化。
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重点介绍了六种常用的方法。
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列出了可用于研究的公开数据集和评估指标。
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探讨了与相关研究领域的连接。
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讨论了面临的重大挑战。
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确定了未来研究的潜在方向。
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