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Deep incomplete multi-view representation learning with doubly relation transfer
DOI:10.1016/j.asoc.2026.114735.png)
摘要
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• 提出一种简单而有效的双交叉视图样本关系迁移策略,用于解决不完整多视图问题。
• 在两个层面进行缺失信息补全:原始数据(模型输入)和表征。
• 能够有效处理部分缺失和完全缺失的场景。
• 在不同数据集和缺失率下的实验验证了模型的有效性。
Keyword:
multi-view learning
missing data imputation
representation learning
relation transfer
incomplete data
期刊
IF:
6.6
论文数:
1.4W
被引数:
4.8W
机构
引用论文
Projected cross-view learning for unbalanced incomplete multi-view clustering非平衡不完全多视图聚类的投影跨视图学习
INFORMATION FUSION
IF15.5
Adaptive Feature Projection With Distribution Alignment for Deep Incomplete Multi-View Clustering面向深度不完全多视图聚类的分布对齐自适应特征投影
Neighbor group structure preserving based consensus graph learning for incomplete multi-view clustering
INFORMATION FUSION
IF15.5

