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为了提升标记传递算法的分类精度,提出了结合主动学习的标记传递算法。在标记传递算法中,通过主动学习挑选能最大程度提升分类性能的未标记数据给领域专家标记。在主动学习过程中,依据估计风险最小化原则挑选待标记样本。在UCI数据集上的实验表明:结合了主动学习的标记传递算法,可以减少对已标记样本数量的要求,加快学习速度和改善学习质量。