报告时间：2023年6月14日（周三）13：00 – 17：00

报告地点：线上腾讯会议263-698-148

报告题目：基于图学习的深度多视图聚类

报告简介：多视图聚类是多视图学习领域的重要研究方向之一，旨在充分利用不同视图间的互补信息并由此改善聚类效果。随着深度学习技术的蓬勃发展，一系列深度多视图聚类算法被提出，取得了比传统浅层方法更优异的性能。然而，已有深度多视图聚类算法往往无法有效地利用图结构信息，导致聚类结果难以进一步提高。本报告针对多视图聚类研究中的前沿问题，阐述报告者近年来在聚类领域的相关研究进展，着重介绍近期在基于自监督学习的深度多视图聚类、基于图学习的深度多视图聚类等方面的研究成果，分析聚类算法未来的发展趋势。

 报告人介绍：任亚洲，电子科技大学计算机科学与工程学院副教授，硕士生导师。从事人工智能与智慧医疗的研究，在AAAI、IJCAI、CVPR、ICCV、NeurIPS、ACM MM、SIGIR、ICDM、ECCV等国际顶级会议，以及TKDE、TIP、TGRS、NN、KBS、IS等国际知名期刊上发表论文80多篇（其中第一/通讯作者40多篇）。主持国家自然科学基金（NSFC）青年基金1项、四川省科技计划重点研发项目1项、广东省自然科学基金1项、中国博士后科学基金1项等；作为骨干成员参研科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目、NSFC重点项目、四川省重大科技项目等多个项目。 现任中国工业和应用数学学会大数据与人工智能专委会委员；中国医药教育协会临床智能分会委员；四川省人工智能学会理事；成都市生物医学工程学会理事。