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唐厂,王力哲 等,计算机学院. AAAI (2020), CGD: Multi-view Clustering via Cross-view Graph Diffusion

  20205月,国际人工智能协会顶级会议AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)正式刊发了2020年第34届会议接收的论文集。其中包括我校计算机学院唐厂副教授、王力哲教授与国防科技大学、以及北京大学等合作完成的研究成果——CGD: Multi-view Clustering via Cross-view Graph Diffusion(基于跨视图相似图扩散的多视图聚类算法),该论文的第一作者为我校计算机学院唐厂副教授。

 考虑到不同视图之间的信息互补性,创新性地提出了基于扩散模型的跨视图相似图融合算法。首先,根据各个视图生成独立的相似图矩阵,再通过挖掘不同视图之间的互补性,构造视图加权的迭代扩散模型,经过迭代更新每个视图的相似图矩阵。迭代过程中,考虑不同视图对应的相似图之间的关联。利用每个视图修正之后的相似图矩阵融合得到最终多视图共有的相似图矩阵,再利用谱聚类方法得到聚类结果,显著提升了多视图聚类算法的性能,并且该算法步骤中只涉及相似图的更新融合,计算复杂度也较低。

  AAAI为人工智能领域国际顶级会议,由国际人工智能协会组织,每年举行一次。2020年会议于2月份在美国纽约召开,论文录用比例为20.6%

 该项研究得到国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金优秀青年基金项目以及国家自然科学基金杰出青年基金项目的资助。

论文信息:

The Thirty-fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (2020)

Title: CGD: Multi-view Clustering via Cross-view Graph Diffusion

Authors: Chang Tang, Xinwang Liu, Xinzhong Zhu, En Zhu, Zhigang Luo, Lizhe Wang, Wen Gao

Source: AAAI

PublishedApril 2020

论文链接:https://aaai.org/ojs/index.php/AAAI/article/view/6052