近日，由团队黄雁勇教授、西南财经大学2023级经济大数据专业蔡雨昕博士生、堪萨斯大学王东杰助理教授、西南交通大学易修文教授以及李天瑞教授合作完成的论文“CONDEN-FI: Consistency and Diversity Learning-Based Multi-View Unsupervised Feature and Instance Co-Selection”被数据挖掘领域国际顶级期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering正式接收。

内容简介

多视图数据通常从不同角度对同一对象进行描述，能够提供更加丰富且互补的信息。然而，在实际应用中，此类数据往往面临标签缺失、特征维度高、样本规模大以及冗余信息多等问题，影响后续学习任务的效率和性能。如何在无监督条件下从多视图数据中同时筛选关键特征和代表性实例，成为提升模型效率和学习性能的重要研究问题。

针对这一问题，本文提出了一种基于一致性与多样性学习的多视图无监督特征与实例协同选择方法。不同于现有方法通常将特征选择与实例选择独立处理，或在多视图场景下简单采用视图拼接策略，所提方法从样本空间和特征空间两个角度对多视图数据进行联合重构，在统一框架下学习跨视图一致性表示和各视图特有表示，从而充分挖掘不同视图间的共享结构与差异化信息，实现重要特征与代表性实例的协同选择。

此外，该方法进一步引入自适应一致性相似图学习机制，在重构空间中刻画样本间的关联关系，并引导模型选择兼具代表性和多样性的实例子集。在多个真实多视图数据集上的实验结果表明，所提方法相较于现有先进方法取得了更优的性能表现，验证了该方法的有效性。

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Data-centric AI、多模态学习、增量学习等领域的研究。

蔡雨昕，西南财经大学2023级经济大数据专业博士生，导师为李可教授和黄雁勇教授，主要从事数据挖掘等领域的研究。

王东杰，堪萨斯大学电气工程与计算机科学系助理教授，主要从事Data-centric AI、因果图学习、时空数据挖掘等领域的研究。

易修文，西南交通大学计算机与人工智能学院教授，北京市科技新星，主要从事城市计算和数据挖掘等领域的研究。

李天瑞，西南交通大学计算机与人工智能学院院长，四川省工业软件技术研究院院长，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。