LIP（Label Information Propagation，标签信息传播）是一种针对半监督学习问题的有效解决方案，通过构建图结构并在图上传播标签信息，实现了未标记数据的标签预测。该方法基于样本间的相似性度量，利用少量已标记数据显著提升了模型的准确性和效率。LIP不仅减少了人工标注的需求，还增强了模型的泛化能力，使其在图像识别、文本分类等多个领域得到了广泛应用。然而，LIP对图结构的依赖及其在高维稀疏数据上的应用仍需进一步优化。