1. Nguyễn Việt Cường (2006). Sử dụng các khái niệm tập mờ trong biểu diễn văn bản và ứng dụng vào bài toán phân lớp văn bản. Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội.
2. Phạm Thị Thanh Nam (2003). Một số giải pháp cho bài toán tìm kiếm trong CSDL Hypertext. Luận văn tốt nghiệp cao học, Khoa Công nghệ, ĐHQGHN, 2003.
3. Trần Thị Oanh (2006). Thuật toán self-training và co-training ứng dụng trong phân lớp văn bản. Khóa luận tốt nghiệp đại học, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội.
IX. English
4. Aixin Sun, Ee-Peng Lim, Wee-Keong Ng. Sun (2002). Web classification using support vector machine. Proceedings of the 4th International Workshop on Web Information and Data anagement, McLean, Virginia, USA, 2002 (ACM Press).
5. Balaij Krishnapuuram, David Williams, Ya Xue,k Alex Hartemink, Lawrence Carin, Masrio A.T.Figueiredo (2005). On Semi-Supervised Classification. NIPS: 721- 728, 2005.
6. H-J.Oh, S.H.Myaeng, and M-H.Lee (2000). A practical hypertext categorization method using links and incrementally available class information. Proc of the 28rd ACM SIGIR2000: 264-271, Athens, GR, 2000.
7. Kristin P. Bennett, Ayhan Demiriz (1998). Semi-Supervised Support Vector Machines. NIPS 1998: 368-374.
8. Linli Xu, Dale Schuurmans (2005). Unsupervised and Semi-Supervised Multi- Class Support Vector Machines. AAAI 2005: 904-910.
9. M. Craven and S.Slattery (2001). Relational learning with statistical predicate invention: Better models for hypertext. Machine Learning, 43(1-2):97-119, 2001.
10. Panu Erastox (2001). Support Vector Machines: Background and Practice. Academic Dissertation for the Degree of Licentiate of Philosophy. University of Helsinki, 2001.
11. Paul Pavlidis, llan Wapinski, and William Stafford Noble (2004). Support vector machine classification on the web. BIOINFORMATICS APPLICATION NOTE. 20(4), 586-587.
12. T. Joachims (1999). Transductive Inference for Text Classification using Support Vector Machines. International Conference on Machine Learning (ICML), 1999.
13. T. Joachims (2003). Transductive learning via spectral graph partitioning. Proceeding of The Twentieth International Conference on Machine Learning (ICML2003): 290-297.
14. V. Sindhwani, S. S. Keerthi (2006). Large Scale Semi-supervised Linear SVMs. SIGIR 2006.
15. V. Sindhwani, S.S. Keerthi (2007). Newton Methods for Fast Solution of Semi- supervised Linear SVMs. Large Scale Kernel Machines, MIT Press, 2005
16. Xiaojin Zhu (2005). Semi-Supervised Learning with Graphs. PhD thesis, Carnegie Mellon University, CMU-LTI-05-192, May 2005.