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Multiview Clustering via Unified and View-Specific Embeddings Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, 2018, 卷号: 29, 期号: 11, 页码: 5541-5553
作者:  Yin, Qiyue;  Wu, Shu;  Wang, Liang
Adobe PDF(2148Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：228/7  |  提交时间：2019/10/10
Incomplete multiview data  knowledge graph embedding  multiview learning  subspace learning  
Unified subspace learning for incomplete and unlabeled multi-view data 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 67, 期号: 67, 页码: 313-327
作者:  Yin, Qiyue;  Wu, Shu;  Wang, Liang
浏览  |  Adobe PDF(3777Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：639/319  |  提交时间：2017/05/10
Multi-view Learning  Subspace Learning  Incomplete And Unlabeled Data  Multi-view Clustering  Cross-modal Retrieval  
Multi-view Clustering via Structured Low-Rank Representation 会议论文
Proc. ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Melbourne, Australia, 2015
作者:  Dong Wang;  Qiyue Yin;  Ran He(赫然);  Liang Wang;  Tieniu Tan
浏览  |  Adobe PDF(218Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：334/133  |  提交时间：2017/02/25
Incomplete Multi-view Clustering via Subspace Learning 会议论文
In Proceedings of the 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2015, Melbourne, Oct 24-28
作者:  Yin, Qiyue;  Wu, Shu;  Wang, Liang
浏览  |  Adobe PDF(706Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：562/255  |  提交时间：2016/10/24
Multi-view Clustering  Incomplete Multi-view Data  Feature Selection  
Cross-Modal Subspace Learning via Pairwise Constraints 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2015, 卷号: 24, 期号: 12, 页码: 5543-5556
作者:  Ran He(赫然);  Man Zhang;  Liang Wang;  Ye Ji;  Qiyue Yin;  Ji, Ye
浏览  |  Adobe PDF(2205Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：458/126  |  提交时间：2016/01/18
Multi Modal  Pairwise Constraint  Subspace Clustering  
Multi-view Clustering via Pairwise Sparse Subspace Representation. Neurocomputing 期刊论文
NEUROCOMPUTING, 2015, 卷号: 156, 期号: 156, 页码: 12-21
作者:  Qiyue Yin;  Shu Wu;  Ran He(赫然);  Liang Wang;  Wu, Shu
浏览  |  Adobe PDF(1292Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：391/105  |  提交时间：2015/09/21
Multi-view Clustering  Subspace Clustering  Pairwise Sparse Representation