LIP（Label Information Propagation，標簽信息傳播）是一種針對半監督學習問題的有效解決方案，通過構建圖結構并在圖上傳播標簽信息，實現了未標記數據的標簽預測。該方法基于樣本間的相似性度量，利用少量已標記數據顯著提升了模型的準確性和效率。LIP不僅減少了人工標注的需求，還增強了模型的泛化能力，使其在圖像識別、文本分類等多個領域得到了廣泛應用。然而，LIP對圖結構的依賴及其在高維稀疏數據上的應用仍需進一步優化。