Uma Busca Ordenada Branch-and-Bound para solução do Problema de Inferência Transdutiva usando Máquinas de Vetores Suporte - Araújo, Hygor Xavier; Neto, Raul Fonseca; Villela, Saulo Moraes (Anais do Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2018)
Nesse artigo é apresentado um novo método para resolver o problema de inferência transdutiva cujo objetivo é predizer os rótulos binários de um subconjunto de pontos de interesse de uma função de decisão desconhecida. É utilizada a Máquina de Vetores Suporte para tentar encontrar um limite de decisão. Para obter a hipótese de margem máxima sobre as amostras rotuladas e não rotuladas, é empregada uma busca ordenada (best-first) admissível com base nos valores de margem. Evidências empíricas sugerem que esta solução globalmente ótima pode obter excelentes resultados no problema de transdução. Devido à estratégia de seleção usada, o algoritmo de busca explora apenas uma pequena fração de amostras não rotuladas, tornando-a eficiente para bases de dados de tamanho médio. Os resultados obtidos foram comparados com os resultados da Transductive Support Vector Machine, demonstrando melhores resultados em valores de margem.