近日，我校计算机与信息学院 PRiSE（Pattern Recognition and Intelligence Software Engineering）研究团队 2023 级硕士研究生郭啸行在多视图子空间聚类领域取得新进展。相关成果发表在神经网络与机器学习领域国际顶级期刊 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（中科院一区TOP，IF=8.9），题为“Contrastive-Driven Diversity and Consistency exploration in Tensorized Multi-view Subspace Clustering”。蘑菇视频手机版为论文第一完成单位。
该研究围绕多视图子空间聚类问题，借鉴并引入了对比学习思想，为多视图数据中互补信息与一致性信息的建模提供了新的解决方案。研究通过构建统一框架，有效融合了表示学习、图正则化和张量约束等方法，在多个公开数据集上的实验均取得了优异表现，验证了方法的有效性与鲁棒性。
图1 算法框架图
图2 算法参数敏感性分析、收敛性分析
据悉，PRiSE 研究团队由王勇教授和卢桂馥教授于2020年牵头组建，现有教师5人、硕士研究生25人。团队主要面向模式识别和智能软件工程的理论与应用开展研究，已发表 SCI/EI 收录论文50余篇，其中中科院一区及以上论文20余篇。自成立以来，团队已有13人进入985、211高校攻读博士。本论文作者郭啸行，系计算机与信息学院2023级硕士研究生，导师为卢桂馥教授。郭啸行迄今已在 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems等期刊发表论文5篇，其中4篇为中科院一区，1篇为中科院二区。
（文：卢桂馥、郭啸行；图：郭啸行；编辑：周芳婷；预审：严楠；审核：李烨）