Enhanced Tensor Low-Rank and Sparse Representation Recovery for Incomplete Multi-View Clustering

1. 论文基本信息发表时间：2023 年发表 venue：The Thirty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-23)2. 核心思想该论文针对不完整多视图聚类（Incomplete Multi-View Clustering, IMVC）问题，提出了一种名为ETLSRR（Enhanced Tensor Low-Rank and Sparse Representation Recovery）的新方法。其核心思想可以概括为以下几点：问题重构：将 IMVC 问题重构为联合不完整相似图学习和基于张量的完整图恢复问题。传统的图完成方法通常在预定义的图（如 kNN 图）上进行，将图学习和图恢复分离，而 ETLSRR 将两者整合到一个统一框架中。张量构建与分解：通过学习每个视图内的相似图Z~v\tilde{Z}_v