グラフベース半教師あり学習は、ラベル間の接続情報を使用できる点で他の半教師あり学習の手法に比べて有利だが、ラベル伝播の手法が古典的なものであったり、NN系の手法を用いるためにラベル付きデータを大量に必要とするためラベル効率が悪い問題があった。この論文では、ラベル伝播をグラフ上での信号伝播と捉え、グラフフィルタリングで特徴抽出を行う。さらに、フィルターの強度でラベル効率を操作することも可能となった。