计算机科学与技术学院教师于晓副教授作为第一作者与刘慧教授合作的论文“Sample-level weights learning for multi-view clustering on spectral rotation”和“Multi-view clustering via efficient representation learning with anchors”分别在期刊《Information Sciences》（2023年2月）和《Pattern Recognition》（2023年7月）上发表。《Information Sciences》系中科院SCI一区TOP期刊，是本校特类期刊。《Pattern Recognition》系中科院SCI一区TOP期刊，是本校A1类期刊。

于晓老师在刘慧教授团队一直从事多视图数据分析与挖掘领域的研究工作。“Sample-level weights learning for multi-view clustering on spectral rotation”一文主要针对多视图聚类中一些数据在部分视图中受损问题，提出了一种基于谱旋转的样本层面权值学习的多视图聚类法。通过在样本层面上学习权值，该方法能有效利用不同视图之间的互补性信息，从而减少低质量数据对聚类结果的影响。

“Multi-view clustering via efficient representation learning with anchors”一文主要解决大规模数据的多视图聚类问题。该方法从表示学习的角度出发，通过为不同视图数据选择一致性锚点，以降低算法复杂度并为所有视图学习一致性表示；通过为各视图学习相应权值，以有效利用各视图信息。该方法在大规模数据集上展现出了出色的性能。

（供稿审核人：杨春丽）