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摘要
针对多视图聚类进行的数据表示学习,通常采用浅层模型与线性函数实现数据嵌入,该方式无法有效挖掘多种视图间丰富的数据关系.为充分表示不同视图间的一致性信息与互补性信息,本文提出基于张量图卷积的多视图聚类方法 (TGCNMC).该方法首先将传统的平面图拼接为张量图,并采用张量图卷积学习各视图中数据的近邻结构;接着利用图间卷积进行多视图间的信息传递,从而捕获多视图数据间的协同作用,揭示多视图数据中的一致性与互补性信息;最后采用自监督方式进行数据聚类.通过在标准数据集上进行的广泛实验,聚类效果优于现有的方法,表明该方法可以更全面的描述多视图数据、更有效地挖掘视图间的关系并具有更好的处理下游聚类任务的能力.
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