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Multi-view Learning with Incomplete Views(IEEE TIP2015)Chang Xu, Dacheng Tao, Chao Xu.Peking University.论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/72978541 论文主要贡献  提出处理不完整视图的关键是利用多个视图之间的联系，本文假设从一个共享的子空间生成不同的视图，以便可以通过此子空间集成有关观察到的视图的信息，然后将其用于估计

Partial Multi-View Clustering (AAAI2014)Shao-Yuan Li, Yuan Jiang, Zhi-Hua ZhouNanjing University.论文链接：https://www.aaai.org/ocs/index.php/AAAI/AAAI14/paper/viewFile/8241/88371 论文主要贡献  首次提出了一种偏多视图聚类方法(partial multiview clustering)，PVC 通过 NMF 构建潜在子空间来工作，

Incomplete Multi-View Weak-Label Learning(IJCAI2018)Qiaoyu Tan; Guoxian Yu.College of Computer and Information Science, Southwest University论文链接：https://www.ijcai.org/Proceedings/2018/0375.pdf1 论文主要贡献  提出了一种解决 Incomplete Multi-View Weak-Label (iMVWL)的

Joint Embedding Learning and Low-Rank Approximation: A Framework for Incomplete Multiview Learning (TCYB2019)论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/89202181 论文主要贡献  提出了一种用于不完整多视图学习的框架：Joint Embedding Learning and Low-Rank Approximation (JELL

Multi-view Multi-label Learning with Sparse Feature Selection for Image Annotation (TMM2018 )论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/89602731.论文主要贡献提出了一种多视图多标签稀疏特征选择（MSFS）方法，以跨多个视角特征和多个类标签选择区分特征。...

GMC: Graph-based Multi-view Clustering（TKDE2019）论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8662703/1. 论文主要贡献提出了一种通用的基于图的multi-view聚类方法(GMC)，用于解决现有方法的一些限制。GMC自动加权每个视图，共同学习每个视图的图和融合图，并在融合后立即生...

Tensorized Multi-view Subspace Representation Learning – IJCV2020文章链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-020-01307-0文章目录Tensorized Multi-view Subspace Representation Learning -- IJCV20...

Generalized Latent Multi-View Subspace Clustering 论文笔记-TPAMI2018文章链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/8502831/文章目录Generalized Latent Multi-View Subspace Clustering 论文笔记-TPAMI20181.论文主要贡献：2.论文主要内容...