勷勤数学•专家报告

题      目：面向大规模多视图数据的去冗余锚点分布学习与共识表征方法

报  告  人： 王静瑜 讲师  (邀请人：骆其伦)

                                                 哈尔滨工程大学

时      间： 4月28日  16：00-17:00

地     点：数科院西楼二楼会议室

报告人简介:

        王静瑜，博士毕业于哈尔滨工程大学。现为哈尔滨工程大学-数学科学学院师资博士后（讲师）。入选首届中国科协青年人才托举工程博士生专项计划。主持黑龙江省“新时代龙江优秀博士学位论文”立项资助项目，参与国家自然科学基金项目与省自然科学基金项目等3项。曾赴德国电子同步加速器中心（DESY）交流访问。主要研究方向为多视图多源信息融合、张量计算、非对齐学习和数据补全。

摘      要：

         在大规模数据场景下，锚点学习为多视图建模提供了一种具有良好可扩展性的范式，能够在潜在表征能力与计算开销之间实现有效权衡。然而，现有的锚图学习方法仍面临若干关键挑战。首先，锚点生成过程普遍存在冗余现象，且其全局代表性不足；其次，不同视图数据即便存在潜在的相似簇结构，仍不可避免地呈现出跨视图非对齐现象。这些因素共同制约了高质量锚点诱导表征的学习，并削弱了多视图学习中的共识建模能力。本研究旨在促使锚点诱导的嵌入空间中的锚点呈现出全局均衡分布。通过引入跨视图共识学习机制，对各视图的谱嵌入进行统一建模，从而有效缓解各视图特有嵌入间存在的非对齐问题。

          欢迎老师、同学们参加、交流！