Deep Multi‑view Clustering with Dual‑Channel Granular Computing

CAI Chaoyue; MA Xingru; GUO Jing; HU Xin; JU Hengrong; DING Weiping

doi:10.16356/j.2097-6771.2026.02.022

Chinese

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Deep Multi‑view Clustering with Dual‑Channel Granular Computing

更新时间：2026-04-30

- Deep Multi‑view Clustering with Dual‑Channel Granular Computing
- Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics（Natural Science Edition） Vol. 58, Issue 2, Pages: 457-470(2026)
- 作者机构：
  
  1.南通大学人工智能与计算机学院，南通 226019
  2.南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京 210023
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16356/j.2097-6771.2026.02.022
  CLC： TP183
- Received：17 July 2025，
  
  Revised：2025-10-29，
  
  Published：28 April 2026
- 稿件说明：
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蔡超越，马星如，郭静，等. 基于双通道粒计算的深度多视图聚类方法［J］. 南京航空航天大学学报（自然科学版），2026，58（2）：457⁃470.

CAI Chaoyue， MA Xingru， GUO Jing， et al. Deep multi-view clustering with dual-channel granular computing［J］. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics（Natural Science Edition），2026， 58（2）：457⁃470.
蔡超越，马星如，郭静，等. 基于双通道粒计算的深度多视图聚类方法［J］. 南京航空航天大学学报（自然科学版），2026，58（2）：457⁃470. DOI： 10.16356/j.2097-6771.2026.02.022.

CAI Chaoyue， MA Xingru， GUO Jing， et al. Deep multi-view clustering with dual-channel granular computing［J］. Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics（Natural Science Edition），2026， 58（2）：457⁃470. DOI： 10.16356/j.2097-6771.2026.02.022.

摘要

针对不同视图间存在质量差异、边界样本处理困难及局部语义结构不一致等问题，本文提出了一种基于双通道粒计算的深度多视图聚类方法。通过双通道特征融合模块，利用全局平均池化通道与全局最大池化通道分别获取视图的整体语义与显著判别特征，并融合生成增强特征。同时引入双通道对比学习策略，分别在样本级特征空间和局部模糊粒球结构进行对比学习，模糊粒球级对比学习分为粒球内部模糊粒球对比学习和跨视图模糊粒球对比学习，前者在优化聚类边界的同时使得粒球内部正样本更加靠近，后者可以确保不同视图学习到一致的粒球结构。此外，本文引入了视图自适应注意力权重分配机制，提升高质量视图在聚类中的主导作用。在8个公开的多视图数据集上验证了本文方法的有效性。结果表明，本方法和现有的MFLVC，SCMVC等多视图聚类方法相比，提高了聚类的准确性。

Abstract

In order to deal with the problems of quality differences among different views， ambiguous boundary samples and differences in semantic structures among different views， we propose deep multi-view clustering with dual-channel granular computing. A dual-channel feature fusion module is designed to strengthen key representations， where the global average pooling channel captures holistic semantics， and the global max pooling channel focuses on highly discriminative cues. Furthermore， a dual-channel contrast learning strategy is introduced for contrast learning at the sample and local fuzzy granular-ball structure level respectively. Fuzzy granular-ball level contrast learning is divided into intra-granular-ball and cross-view fuzzy granular-ball contrast learning. The former optimizes the clustering boundary by making positive samples inside the granular-ball closer. The latter ensures consistent granular-ball structures are learned across different views. Additionally， this paper introduces a view-adaptive attention weight assignment mechanism that enhances the leading role of high-quality views in clustering. We verify the effectiveness of our method on eight publicly available multi-view datasets. The results show that our method improves clustering accuracy compared to the existing multi-view clustering methods， such as MFLVC， SCMVC， etc.

关键词

Keywords

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