王友清教授团队多视图聚类论文被ACM MM 2026录用
原标题：王友清教授团队论文被ACM MM 2026录用｜ACM MM 2026
AI 摘要
北京化工大学王友清教授团队的论文《Global-and-Local Collaborative Mixture-of-Experts with Dual Contrastive Learning for Deep Multi-view Clustering》被第34届ACM国际多媒体会议（ACM MM 2026）录用。该研究提出全局-局部协同混合专家框架GLCMoE，包含局部混合专家、全局混合专家和双重对比学习三个模块，用于解决深度多视图聚类中跨视图异质性和语义对齐难题。论文第一作者为王友清，第二作者为硕士生肖斌，通讯作者为郭继鹏副教授，北京化工大学为第一完成单位。
正文节选
来源：CVer 文章链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Xax4gmcHdwmTPcAJ768tQg 近日，第34届ACM国际多媒体会议（The 34th ACM International Conference on Multimedia, ACM MM 2026）录用结果揭晓，我院王友清教授团队研究论文《Global-and-Local Collaborative Mixture-of-Experts with Dual Contrastive Learning for Deep Multi-view Clustering》被成功录用。该论文第一作者为王友清教授（研究生指导教师），第二作者为信息科学与技术学院2023级硕士研究生肖斌，通讯作者为郭继鹏副教授（合作指导教师），北京化工大学为第一完成单位/唯一通讯单位。 该研究针对现有深度多视图聚类方法忽略跨视图异质性和不同视图之间语义对齐难问题，提出了一种新颖的全局-局部协同混合专家框架（GLCMoE）。该框架主要由局部混合专家（LMoE）模块、全局混合专家（GMoE）模块和双重对比学习（DCL）模块组成。LM