多角度语义标签引导的自监督多视图聚类
Multi-view clustering with self-supervised learning guided by multi-angle semantic labels
1. 成都信息工程大学 软件工程学院, 成都 610000
2. 制造业产业链协同与信息化支撑技术四川省重点实验室, 成都 610000
摘要
多视图聚类旨在从多个角度挖掘对象的特征信息，以获得精准的聚类结果。然而，现有研究往往无法妥善处理视图融合时产生的信息冲突，并且对多视图之间的互补信息利用不够充分。为解决这些问题，本文提出了一种由多角度语义标签引导的自监督多视图聚类模型。该模型首先将各视图的潜在表示映射到独立的低维特征空间，在一个空间中专注于优化视图间的一致性，以维护特征空间的局部结构和样本间的相对关系。同时，在另一空间中直接从视图层面提取聚类信息，以捕获更丰富多样的语义特征。最后，利用多个角度语义特征生成的伪标签，引导对象层面的聚类分配，实现两种表示的协同优化。大量实验结果表明，本方法能够全面挖掘多视图数据中的公共信息与互补信息，并展现出良好的聚类性能。此外，相较于其他方法，本方法在视图数量较多的场景更具优势。
基金项目
国家社会科学基金资助项目(22BXW048)
四川省重点实验室开放基金资助项目(2024-ScL-MC&I-001)
成都市科技重点研发支撑计划项目(2022-YF05-00454-SN)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0082
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期
发布历史
[2024-07-30] 优先出版
引用本文
柳源, 安俊秀, 杨林旺. 多角度语义标签引导的自监督多视图聚类 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0082. (Liu Yuan, An Junxiu, Yang Linwang. Multi-view clustering with self-supervised learning guided by multi-angle semantic labels [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.04.0082. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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