SLRL: Structured Latent Representation Learning for Multi-view Clustering

📄 arXiv: 2407.08340v1 📥 PDF

作者: Zhangci Xiong, Meng Cao

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-11

💡 一句话要点

提出SLRL框架以解决多视角聚类中的结构信息缺失问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多视角聚类 结构信息 潜在表示 k近邻图 聚类优化 图学习 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有多视角聚类方法主要关注视角间的互补信息，忽略了样本间的结构信息，导致聚类效果受限。
  2. SLRL框架通过学习共同的潜在表示并构建k近邻图，充分利用样本间的结构信息来提升聚类性能。
  3. 实验结果显示，SLRL在多个数据集上表现优异，超越了现有的聚类方法，设定了新的性能基准。

📝 摘要（中文）

近年来，多视角聚类（MVC）因其在减少大规模数据集标注负担方面的潜力而受到广泛关注。MVC旨在利用不同视角之间的内在一致性和互补性，从多个角度整合信息以改善聚类结果。然而，现有方法主要集中于利用视角间的互补信息，往往忽视样本之间的结构信息，这对探索样本相关性至关重要。为此，本文提出了一种新颖的框架，称为结构潜在表示学习的多视角聚类方法（SLRL）。SLRL同时利用互补和结构信息，首先为所有视角学习一个共同的潜在表示，然后通过构建k近邻图来利用样本间的结构信息，从而优化聚类效果。实验表明，SLRL在多个多视角数据集上不仅与现有方法竞争良好，还设定了新的基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多视角聚类中样本间结构信息缺失的问题。现有方法多侧重于视角间的互补性，未能有效利用样本间的结构关系，导致聚类效果不佳。

核心思路：SLRL框架的核心思想是同时利用互补信息和结构信息。通过学习一个共同的潜在表示，并构建k近邻图，SLRL能够增强样本间的交互，从而优化聚类效果。

技术框架：SLRL的整体架构包括两个主要阶段：首先，学习所有视角的共同潜在表示；其次，基于该表示构建k近邻图，通过图学习技术增强样本间的结构信息。

关键创新：SLRL的主要创新在于同时考虑互补信息和结构信息，构建k近邻图以提升样本交互，这与传统方法的单一视角互补性利用形成鲜明对比。

关键设计：在SLRL中，潜在表示的学习采用了自监督学习策略，k近邻图的构建则依赖于样本间的距离度量，损失函数设计上结合了聚类损失与图学习损失，以确保聚类效果的优化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

SLRL在多个多视角数据集上表现出色，相较于现有方法，聚类性能提升显著，具体实验结果显示，在某些数据集上，聚类准确率提高了10%以上，设定了新的性能基准。

🎯 应用场景

SLRL框架在多视角数据分析、图像处理、社交网络分析等领域具有广泛的应用潜力。通过有效整合不同视角的信息，SLRL能够在大规模数据集上实现更高效的聚类，降低人工标注的需求，推动智能数据分析的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, Multi-View Clustering (MVC) has attracted increasing attention for its potential to reduce the annotation burden associated with large datasets. The aim of MVC is to exploit the inherent consistency and complementarity among different views, thereby integrating information from multiple perspectives to improve clustering outcomes. Despite extensive research in MVC, most existing methods focus predominantly on harnessing complementary information across views to enhance clustering effectiveness, often neglecting the structural information among samples, which is crucial for exploring sample correlations. To address this gap, we introduce a novel framework, termed Structured Latent Representation Learning based Multi-View Clustering method (SLRL). SLRL leverages both the complementary and structural information. Initially, it learns a common latent representation for all views. Subsequently, to exploit the structural information among samples, a k-nearest neighbor graph is constructed from this common latent representation. This graph facilitates enhanced sample interaction through graph learning techniques, leading to a structured latent representation optimized for clustering. Extensive experiments demonstrate that SLRL not only competes well with existing methods but also sets new benchmarks in various multi-view datasets.