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AGLP: A Graph Learning Perspective for Semi-supervised Domain Adaptation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的图学习视角（AGLP），解决了现有半监督领域适应方法忽视数据结构信息的问题。AGLP通过图卷积网络在实例图上学习，有效降低领域间差异，实验结果表明其优于现有方法。
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关键要点
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AGLP是一种新的图学习视角，旨在解决现有半监督领域适应方法忽视数据结构信息的问题。
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AGLP通过图卷积网络在实例图上进行学习，有效降低领域间差异。
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实验结果表明，AGLP在多个标准基准上优于现有的前沿方法。
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