李正来，唐厂 等，计算机学院. IEEE T-MM (2021), Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering

2021年5月21日，《IEEE Transactions on Multimedia》正式刊发了我校计算机学院与国防科技大学、深圳大学以及国家超算济南中心等单位合作完成的研究成果—Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering（基于一致图学习的多视图聚类算法），论文的第一作者为我校计算机学院硕士研究生李正来，通讯作者为唐厂教授。

为解决从多视图信息中构建数据的内在相似图进行聚类，从而减少原始特征的噪声和冗余信息对捕获数据相似性的干扰，本文研究工作从各个视图预先生成的相似图中得到谱嵌入表征，并将多个标准化谱嵌入表征的内积堆叠成一个三阶张量。然后，利用加权张量核范数挖掘多个视图之间的高阶一致性信息。进一步将谱嵌入和低秩张量学习整合进一个统一的学习框架，使得谱嵌入和低秩张量学习能够相互促进。相比于以往提出的多视图聚类算法，研究结果得到了有效的提升。

该项研究得到国家自然科学面上项目、国家重点研发计划项目的资助以及湖北省自然科学基金项目的资助。

论文信息：

Title: Consensus Graph Learning for Multi-view Clustering 

Authors: Zhenglai Li, Chang Tang, Xinwang Liu, Xiao Zheng, Guanghui Yue, Wei Zhang, En Zhu

Source: IEEE Transactions on Multimedia

Published：21 May 2021

DOI: 10.1109/TMM.2021.3081930

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9437715/