論文の概要: Wasserstein-Aligned Hyperbolic Multi-View Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.09402v1
• Date: Wed, 10 Dec 2025 07:56:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-11 15:14:53.440459
• Title: Wasserstein-Aligned Hyperbolic Multi-View Clustering
• Title（参考訳）: Wasserstein-Aligned Hyperbolic Multi-View Clustering
• Authors: Rui Wang, Yuting Jiang, Xiaoqing Luo, Xiao-Jun Wu, Nicu Sebe, Ziheng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,マルチビュークラスタリングのための新しいWasserstein-Aligned Hyperbolic(WAH)フレームワークを提案する。 本手法はビュー固有の双曲エンコーダを用いて特徴をローレンツ多様体に埋め込んで階層的セマンティックモデリングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.29261653100388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view clustering (MVC) aims to uncover the latent structure of multi-view data by learning view-common and view-specific information. Although recent studies have explored hyperbolic representations for better tackling the representation gap between different views, they focus primarily on instance-level alignment and neglect global semantic consistency, rendering them vulnerable to view-specific information (\textit{e.g.}, noise and cross-view discrepancies). To this end, this paper proposes a novel Wasserstein-Aligned Hyperbolic (WAH) framework for multi-view clustering. Specifically, our method exploits a view-specific hyperbolic encoder for each view to embed features into the Lorentz manifold for hierarchical semantic modeling. Whereafter, a global semantic loss based on the hyperbolic sliced-Wasserstein distance is introduced to align manifold distributions across views. This is followed by soft cluster assignments to encourage cross-view semantic consistency. Extensive experiments on multiple benchmarking datasets show that our method can achieve SOTA clustering performance.
• Abstract（参考訳）: マルチビュークラスタリング(MVC)は、ビュー・コモンとビュー固有情報を学習することで、マルチビューデータの潜在構造を明らかにすることを目的としている。 近年の研究では、異なるビュー間の表現ギャップに対処するための双曲表現について検討されているが、それらは主にインスタンスレベルのアライメントに注目し、グローバルなセマンティック一貫性を無視し、ビュー固有の情報(\textit{e g }、ノイズとクロスビューの相違)に弱いものにする。 そこで本研究では,マルチビュークラスタリングのための新しいWasserstein-Aligned Hyperbolic(WAH)フレームワークを提案する。 具体的には,ビュー固有の双曲型エンコーダを用いて特徴をローレンツ多様体に埋め込んで階層的セマンティックモデリングを行う。 その後、双曲的スライス-ワッサーシュタイン距離に基づく大域的意味損失を導入し、ビュー間の多様体分布を整列させる。 続いて、クロスビューなセマンティック一貫性を促進するために、ソフトなクラスタ割り当てが行われる。 複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により,本手法がSOTAクラスタリング性能を実現することを示す。

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