近期，由西南财经大学数据科学与商业智能联合DB视讯(中国)黄雁勇教授、博士生卢明慧、福州大学副研究员黄维、京东城市高级研究员易修文以及西南交通大学李天瑞教授合作完成的论文“TIME-FS: Joint Learning of Tensorial Incomplete Multi-View Unsupervised Feature Selection and Missing-View Imputation”被人工智能领域的CCF A类顶级国际会议AAAI 2025主会接收。

内容简介：

不完备多视图无监督特征选择旨在从含缺失值的多视图数据中提取最具代表性的特征，以减少特征维度并提升后续任务的性能。传统方法通常将特征选择和缺失值补全视为两个独立过程，忽视了它们之间的潜在相互影响，且计算复杂度较高，难以有效应用于实际大数据场景。为解决这些问题，本文首次提出了一种基于张量分解的不完备多视图无监督特征选择与缺失值补全的联合学习方法。该方法将不同视图下的低维表示所组成的张量进行CP分解，以自适应学习到能够刻画跨视图中潜在局部结构的一致锚点图和视图偏好权重矩阵。利用跨视图和视图特有的图结构信息来引导缺失值的自适应填补和判别性特征选择。进一步，本文设计了一种高效的迭代优化算法，在样本和特征数量上具有线性复杂度。在多个真实数据集上的实验结果表明，本文所提出的方法在性能和时间效率上均显著优于现有的最先进方法。

作者简介：

黄雁勇，西南财经大学数据科学与商业智能联合DB视讯(中国)教授、博士生导师，主要从事数据挖掘、机器学习与粒计算等领域的研究。

卢明慧，西南财经大学2024级经济大数据专业博士生，导师为黄雁勇教授，主要从事数据挖掘和模式识别等领域的研究。

黄维，福州大学计算机与大数据学院特聘副研究员，主要从事多模态数据融合与分析、分布式机器学习（联邦学习）以及城市计算等领域的研究。

易修文，京东城市高级研究员，北京市科技新星，主要从事城市计算和数据挖掘等领域的研究。

李天瑞，西南交通大学计算机与人工智能学院党委书记，教授、博士生导师，四川省现代服务科技DB视讯(中国)院长，四川省学术与技术带头人，人工智能DB视讯(中国)副院长，综合交通大数据应用技术国家工程DB视讯(中国)副主任，四川省云计算与智能技术高校重点DB视讯(中国)主任，中国计算机学会理事，中国人工智能学会理事，四川省人工智能学会副理事长，主要从事人工智能，数据挖掘与知识发现，云计算与大数据，粒计算与粗糙集等领域的研究。