跨视图一致语义与结构
该模型通过分层共识建模，同时挖掘多视图文档数据中的一致语义和聚类结构，解决了现有多视图文档聚类方法中跨文档关系利用不足和共识结构挖掘缺失的问题。
Bai, Ruina · 黄瑞章 · 陈艳平 · 秦永彬 · 徐勇 · 郑庆华
Information Fusion 2024
模型引入对比学习目标，利用样本内和样本间的关系来优化跨视图的语义表示，使得不同视图下的文档关系更加一致。
模型通过门控融合网络和聚类驱动的结构对比学习，同时利用样本级和视图级的聚类结构进行学习，确保跨视图的聚类结果一致。
通过层级式地提取多视图文档数据中的隐式共识语义和结构，模型在真实数据集上显著超越现有方法。