Dual Consistent Constraint via Disentangled Consistency and Complementarity for Multi-view Clustering
作者: Bo Li, Jing Yun
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-07
💡 一句话要点
提出基于解耦一致性与互补性的双重一致性约束多视图聚类框架
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 多视图聚类 解耦表示 变分自编码器 对比学习 一致性约束 互补信息 表示学习
📋 核心要点
- 现有方法在多视图聚类中侧重于学习表示的一致性，忽略了各视图互补性信息的贡献。
- 提出解耦变分自编码器，将多视图信息分离为共享（一致性）和私有（互补性）信息，并设计双重一致性约束。
- 通过对比学习和一致性推理约束，联合优化一致性和互补性特征，实验结果表明该方法优于现有基线方法。
📝 摘要（中文）
多视图聚类通过探索来自多个视图的共同语义而受到越来越多的关注。然而，现有方法侧重于学习表示的一致性，忽略了每个视图的互补性在表示学习中的贡献。这种局限性给多视图表示学习带来了重大挑战。本文提出了一种新颖的多视图聚类框架，该框架引入了解耦变分自编码器，将多视图信息分离为共享信息和私有信息，即一致性信息和互补性信息。我们首先通过对比学习最大化不同视图之间的互信息来学习信息丰富且一致的表示。这个过程会忽略互补信息。然后，我们采用一致性推理约束，在寻求所有视图共享信息的一致性时，显式地利用互补信息。具体来说，我们使用每个视图的私有信息和共享信息执行内部重建，并使用所有视图的共享信息执行交叉重建。双重一致性约束不仅有效地提高了数据的表示质量，而且易于扩展到其他场景，尤其是在复杂的多视图场景中。这可能是首次在统一的MVC理论框架中采用双重一致性约束的尝试。在训练过程中，一致性和互补性特征被联合优化。大量实验表明，我们的方法优于基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：多视图聚类的目标是从具有不同特征表示的多个视图中提取共同的潜在结构。现有方法主要关注学习跨视图的一致性表示，但忽略了每个视图所特有的互补信息，导致表示学习不完整，影响聚类性能。
核心思路：本文的核心思路是将多视图数据解耦为共享（一致性）和私有（互补性）两部分，并同时利用这两种信息进行表示学习。通过对比学习增强一致性表示，并通过一致性推理约束显式地利用互补信息，从而获得更全面、更具判别性的多视图表示。
技术框架：该框架基于解耦变分自编码器（Disentangled Variational Autoencoder）。整体流程包括：1) 使用解耦VAE将每个视图的数据分解为共享表示和私有表示；2) 通过对比学习最大化不同视图共享表示之间的互信息，增强一致性；3) 引入双重一致性约束，包括使用私有和共享信息进行视图内重建，以及使用所有视图的共享信息进行跨视图重建。
关键创新：该方法的主要创新在于：1) 首次在多视图聚类中显式地考虑并利用了互补信息；2) 提出了双重一致性约束，通过视图内和跨视图重建，有效地融合了一致性和互补性信息；3) 将解耦VAE、对比学习和一致性推理约束集成到一个统一的框架中。
关键设计：1) 解耦VAE的网络结构设计，确保共享表示和私有表示能够有效地捕捉一致性和互补性信息；2) 对比学习的损失函数选择，用于最大化互信息；3) 双重一致性约束的损失函数设计，包括视图内重建损失和跨视图重建损失，以及它们之间的权重平衡；4) 训练过程中，一致性和互补性特征的联合优化策略。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在多个多视图数据集上优于现有的基线方法。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出“大量实验表明，我们的方法优于基线方法”，证明了该方法在多视图聚类任务中的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于图像聚类、文本聚类、社交网络分析等领域。例如，在图像聚类中，不同视图可以是图像的不同特征描述子；在文本聚类中，不同视图可以是文本的不同语言版本。该方法能够有效提高复杂多视图场景下的聚类性能，具有重要的实际应用价值和潜力。
📄 摘要（原文）
Multi-view clustering can explore common semantics from multiple views and has received increasing attention in recent years. However, current methods focus on learning consistency in representation, neglecting the contribution of each view's complementarity aspect in representation learning. This limit poses a significant challenge in multi-view representation learning. This paper proposes a novel multi-view clustering framework that introduces a disentangled variational autoencoder that separates multi-view into shared and private information, i.e., consistency and complementarity information. We first learn informative and consistent representations by maximizing mutual information across different views through contrastive learning. This process will ignore complementary information. Then, we employ consistency inference constraints to explicitly utilize complementary information when attempting to seek the consistency of shared information across all views. Specifically, we perform a within-reconstruction using the private and shared information of each view and a cross-reconstruction using the shared information of all views. The dual consistency constraints are not only effective in improving the representation quality of data but also easy to extend to other scenarios, especially in complex multi-view scenes. This could be the first attempt to employ dual consistent constraint in a unified MVC theoretical framework. During the training procedure, the consistency and complementarity features are jointly optimized. Extensive experiments show that our method outperforms baseline methods.