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基于自监督相关性的多视图聚类算法
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策方面具有重要影响。自监督学习在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。该论文探讨了自监督多视图聚类的原因、优势以及常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习方法的内部联系和分类，并介绍了各类方法的机制和应用示例。提出了一些待进一步研究和发展的开放性问题。
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关键要点
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多视图聚类在跨模态表示学习和数据驱动决策中具有重要影响。
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自监督学习在多视图聚类方法中逐渐占主导地位。
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论文探讨了自监督多视图聚类的原因和优势。
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讨论了常见数据集、数据问题、表示学习方法和自监督学习方法的内部联系和分类。
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介绍了各类方法的机制和应用示例。
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提出了一些待进一步研究和发展的开放性问题。
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