公开(公告)号：CN118135279A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410088713.1

申请日：2024-01-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 晁国清 ,  于雪娇 ,  姜毅 ,  张华 ,  李春山 ,  涂志莹 ,  初佃辉

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明实施例提供一种不完整视图的聚类方法及系统，属于信息技术领域。该聚类方法包括：获取待聚类的不完整多视图，并构建邻接矩阵以确定不完整多视图的图结构信息；结合邻接矩阵，采用预先构建的聚类模型对每一不完整视图进行编码，获得潜在特征表示；对各潜在特征表示采用注意力机制进行融合生成综合潜在特征表示；对综合潜在特征表示进行深度聚类，输出不完整多视图的聚类结果。通过将待聚类的不完整多视图和邻接矩阵输入至聚类模型，使得该聚类模型对不完整多视图节点进行多次邻域聚合和特征学习后，得到每个节点潜在特征表示，更有利于聚类，并采用注意力机制进行潜在特征表示的融合生成综合潜在特征表示，进行深度聚类，得到聚类结果。

公开(公告)号：CN118135279B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202410088713.1

申请日：2024-01-22

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 晁国清 ,  于雪娇 ,  姜毅 ,  张华 ,  李春山 ,  涂志莹 ,  初佃辉

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明实施例提供一种不完整视图的聚类方法及系统，属于信息技术领域。该聚类方法包括：获取待聚类的不完整多视图，并构建邻接矩阵以确定不完整多视图的图结构信息；结合邻接矩阵，采用预先构建的聚类模型对每一不完整视图进行编码，获得潜在特征表示；对各潜在特征表示采用注意力机制进行融合生成综合潜在特征表示；对综合潜在特征表示进行深度聚类，输出不完整多视图的聚类结果。通过将待聚类的不完整多视图和邻接矩阵输入至聚类模型，使得该聚类模型对不完整多视图节点进行多次邻域聚合和特征学习后，得到每个节点潜在特征表示，更有利于聚类，并采用注意力机制进行潜在特征表示的融合生成综合潜在特征表示，进行深度聚类，得到聚类结果。