近日，由西南财经大学数据科学与商业智能联合实验室黄雁勇教授、博士生沈宗鑫、西南交通大学李天瑞教授以及吕凤毛副教授合作完成的论文''Unified View Imputation and Feature Selection Learning for Incomplete Multi-view Data''被人工智能领域的CCF A类顶级国际会议IJCAI 2024主会接收。

内容简介：

现有无监督特征选择方法应用于不完备多视图数据时包含两个阶段：首先进行缺失视图填充，然后在填充后的数据集上进行特征选择。然而，这种方法忽略了数据填充与特征选择之间的潜在协同作用，即从特征选择中获取的局部结构信息可以指导缺失填补，填补结果反过来又影响特征选择的性能。此外，之前的方法侧重于利用样本的局部结构信息，而忽略了对特征空间内在局部性的探索。为了解决这些问题，本文首次提出了一种统一视图填充与特征选择学习的不完备多视图无监督特征选择方法。该方法包含三个关键模块：（1）自适应双图学习模块，通过学习特征空间和样本空间的局部结构来选择判别性特征；（2）双层协同缺失视图填充模块，通过有效地利用特征层和样本层的局部结构图来填补每个视图下的缺失样本；（3）动态样本质量评估模块，通过自动地为样本赋予权重以减轻异常值和低质量填充数据的影响。本文将这三个模块整合进一个统一的学习框架中，实现了判别特征选择、缺失视图填补以及样本质量权重的协同学习，从而提高了特征选择的性能。在多个真实数据集上与其他SOTA方法相比，验证了本文所提出方法的优越性能。

作者简介：

黄雁勇，西南财经大学数据科学与商业智能联合实验室教授、博士生导师，主要从事数据挖掘、机器学习与粒计算等领域的研究。

沈宗鑫，西南财经大学2022级经济大数据专业博士生，导师为常晋源教授和黄雁勇教授，主要从事数据挖掘和模式识别等领域的研究。

李天瑞，西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记，教授、博士生导师，四川省现代服务科技研究院院长，四川省学术与技术带头人，人工智能研究院副院长，综合交通大数据应用技术国家工程实验室副主任，四川省云计算与智能技术高校重点实验室主任，中国计算机学会理事，中国人工智能学会理事，四川省人工智能学会副理事长，主要从事人工智能，数据挖掘与知识发现，云计算与大数据，粒计算与粗糙集等领域的研究。

吕凤毛，西南交通大学计算机与人工智能学院副教授，主要从事计算机视觉、自然语言处理、多模态深度学习和迁移学习等领域的研究。