基于概率张量分解的特权信息多视图聚类方法研究

本文创新性地提出了一种基于概率张量分解（Probabilistic Tensor Factorization）的多视图聚类（MVC）框架，通过引入特权信息学习（LUPI）范式，首次在张量体系中实现了视图间共识性与互补性的协同优化。该方法采用贝叶斯概率建模构建高阶关联，结合最大间隔约束提升鲁棒性，实验证明其在社区发现、跨域用户建模等场景中显著优于现有技术。

　　

亮点

• LUPI驱动的互补性：通过特权信息学习（Learning Using Privileged Information, LUPI）范式，首次将不同视图作为动态"教学信号"相互补充，如同导师指导学生般提升聚类精度。

• 跨视图共识机制：基于概率图模型的联合学习框架，像精密齿轮般咬合各视图的潜在特征，强制实现跨视图标签一致性。

• 可解释性张量分解：采用贝叶斯概率张量分解（Bayesian Tensor Factorization），如同"数据显微镜"般解析多视图高阶关联的生成过程，显著提升模型鲁棒性。

方法概述

我们的特权信息多视图聚类方法（TMVC-PI）如同搭建一座多维桥梁：首先通过锚点图或神经网络构建视图特异性张量；接着为每个视图建立专属聚类模型（共M个），其中主视图作为"学生"，其他视图作为"教师"提供特权信息；最终通过概率张量分解的"熔炉"融合所有视图信息，并施加最大间隔约束（Max-margin Constraint）强化决策边界。

实验验证

在标准多视图数据集上的测试显示，TMVC-PI在准确率（ACC）、标准化互信息（NMI）等5项指标上全面领先。特别是在存在噪声和缺失数据时，其概率框架展现出如同"智能过滤器"般的抗干扰能力，比传统矩阵分解方法（如NMF）平均提升12.7%的聚类稳定性。

结论与展望

本研究开创性地将LUPI范式引入张量多视图聚类领域，未来可探索与深度自编码器（Deep Autoencoder）的结合，进一步突破大规模生物医学多组学数据的整合分析瓶颈。