报告题目：多视图聚类的新型正交非负张量分解算法

报告时间：2024年11月28日（周四）下午3:00-5:00

报告地点：北苑一站式多功能厅

报告人：杨明副教授（哈尔滨工程大学数学科学学院）

报告摘要：多视图大规模数据由于其能够表示多种属性和分布而受到广泛关注。然而，传统NMF多视角聚类方法常忽视视角间信息，或强制统一指标，或独立分解后组合。为克服此局限，项目组提出ONT-FOMC方法，该方法通过自适应学习的改进锚点图张量，在统一框架下实现分解与聚类，同步挖掘跨视角信息。ONT-FOMC基于张量非负正交分解，增强了解释性，并使用优化锚点图降低计算复杂度，利用一致邻接图探索共同局部流形，引入σ-范数实现稀疏性与连续性的灵活权衡，反正切张量秩函数捕获视角互补信息，实验证明ONT-FOMC优于现有技术。

报告人简介：杨明，哈尔滨工程大学数学科学学院副教授、研究生导师。国家级青年人才项目入选者（2024年）。2007年获得吉林大学数学系学士学位，2012年12月获得德克萨斯农工大学数学科学学院数学博士学位，2022年8月以在职方式获得了美国南伊利诺伊大学计算机博士学位。2013年2月至2015年5月，在挪威地球物理公司休斯敦总部致力于地震波成像的研究，2015年8月至2019年5月，任南伊利诺伊大学计算机系讲师，2019年8月至2022年5月，任韦斯特菲尔德州立大学计算机和数学系任助理教授，2022年8月至2023年5月，任埃文斯维尔大学数学系助理教授。杨明教授的主要研究领域是机器学习与最优化，总计发表SCI论文40余篇。

机械工程学院

2024年11月26日