计算机科学与技术学院青年教师于晓目前为我校统计学专业在读博士，在导师刘慧教授的指导下一直从事多视图数据分析与挖掘方向的研究工作，近日以第一作者身份在期刊《中国科学：信息科学》第51卷，第10期发表学术论文“基于本质自表示的多视角子空间聚类”。该期刊是中国计算机学会(CCF) A类期刊，中国通信学会A类期刊，属我校A1类期刊。
大数据时代针对高维数据的聚类分析已成为数据挖掘的热点和难点问题。该论文针对高维数据，提出了一种基于本质自表示的多视角子空间聚类方法，从数据的潜在表示中学习相似度矩阵, 并利用数据的自表达特性将所有视角的特征融合成本质表示。此外，该论文使用交替方向乘子法设计了有效的求解策略对模型进行优化，所提出的算法在人造数据集和多类基准数据集上都取得了较好的聚类效果。
该算法具有广泛的应用场景，可以用于时序数据分析、图像分割、图像融合、网络安全等领域。
（供稿审核人：王有志）