基于图的主动学习实体簇修复

本研究介绍了一种利用相似性图派生的图度量构建分类模型来区分正确和错误边缘的新型聚类修复方法，并且通过集成适用于聚类特定属性的主动学习机制来解决有限训练数据的挑战。该方法在处理包含重复数据的数据集时展示了出色的性能，突显了它在此类场景中的有效性。