{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部分”：[[2023,6,28]]，“日期-时间”：“2023-06-28T04:32:27Z”，“时间戳”：1687926747336}，“发布者位置”：“美国纽约州纽约市”，“引用-计数”：18，“发布商”：“ACM”，“内容-域”：[“dl.ACM.org”]，“交叉标记-re striction“：true}，”short-container-title“（限制）：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2023,1,31]]}，“DOI”：“10.1145\/3584871.3584897”，“type”：“proceedings-article”，“created”：{“date-parts”：[[2023,6,27]]，“date-time”：“2023-06-27T04:17:19Z”，“timestamp”：1687839439000}，《update-policy》：“http://\/dx.DOI.org\/10.1145\/crossmark-policy”，“source“：”Crossref“，”is-referenced-by-count“：0，”title“：[“稳健低秩张量多视图聚类”]，“前缀”：“10.1145”，“作者”：[{“ORCID”：“http://\/ORCID.org\/0000-0003-4110-2452”，“authenticated-ORCID”：false，“给定”：“信通”，“家族”：“邹”，”sequence“：”first“，”affiliation“：[{name”：“中国大连海事大学”}]}，{“ORCID”:“http://\-ORCID.org\/0000-002-6962-6189”，cid“：false，“given”：“Yunjie”，“family”：“Zhang”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“中国大连海事大学”}]}，{“ORCID”：”http://\/ORCID.org\/00000-0003-1139-305X“，”authenticated-ORCID“：false、”given“：”Yanrong“，”family“：”杨“，”sequence“：”additional“，”affiliance“:[{”name“：”大连海事大学“}]}]，“member”：“320”，“published-online”：{“date-parts”：[[2023,6,26]]}，“reference”：[{“key”：“e_1_3_2_1_1_1”，“volume-title”：“联合学习多视图聚类的核表示张量和亲和矩阵[J]”，“author”：“Chen Y”，“unstructured”：“Y Chen，X Xiao，Y Zhou.\u201d联合学习多视图聚类的核表示张量和亲和矩阵[J]\u201d.IEEE Transac-Y Chen、X Xiao.Y Zhou.\u201联合学习多视角聚类的核表达张量和亲合矩阵[J]\u201d.IEEE Transacc-”}，{“key”：“e_1_3_2_1_2_1”，“unstructured”：“2019多媒体专题99:1。多媒体2019 99:1.“}，{”key“：”e_1_3_2_1_3_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/TIP.2018.2877335”}，“key”：“e_1_ 3_2_1_4_1”，“首页”：“1582”，“article-title”：“低秩张量约束多视子空间聚类”，“author”：“Zhang C.”，“year”：“2015”，“unstructured”：“C.Zhang，H.Fu，S.Liu，G.Liu和X。Cao，\u201c低秩张量约束多视点子空间聚类，\u201 d，Proc。ICCV，2015年，第1582页\u2013年1590页。C.Zhang，H.Fu，S.Liu，G.Liu和X.Cao，\u201cLow-rank张量约束多视图子空间聚类。ICCV，2015年，第1582\u20131590页。”，“期刊标题”：“Proc。“｝，｛”key“：”e_1_3_2_5_1“，”doi由“：”publisher“断言，”doi“：”10.1007\\s11263-018-1086-2“｝，｛”key“：”e_1_3_2_1_6_1“，”doi由“：”publisher“断言，”doi“：”10.1137\\/110837711“｝，｛”key“：”e_1_3_2_1_7_1“，”doi由“：”publisher“断言，”doi“：”10.1109\\/TIP.20192916740“｝，｛”key“：”e_1_3_2_8_1“，”doi由“：”publisher“断言，”doi“：”10.1109\/TM.2019.2952984“｝，｛“key”：“e_1_3_2_1_9_1”，“first page”：“10”，“article title”：“用于子空间聚类的鲁棒内核化多视图自表示”，“author”：“Xie Y”，“year”：“2020”，“nonstructured”：“Y.Xie，\u201c用于子空间聚类的健壮内核化多视图自我呈现，\u201 d IEEE Trans.Neural Netw.Learn.Syst.，早期访问，2020年4月13日，https:\/\/doi.org\/10.1109\/TNNLS.2020.2979685。10.1109\/TNNLS.2020.2979685年。Xie，\u201cRobust核化多视图子空间聚类自表示，\u201 d IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问，2020年4月13日，https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2020.2979685.“，”journal-title“：”IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问“}，{”key“：”e_1_3_2_1_10_1“，”doi-asserted-by“：”publisher“，“doi”：“10.1109\/TNNLS.2020.2967022”}，“key”：“e_1_ 3_2_11_1”，“doi-assert-by”：“publisher”，“doi:”10.1145\/2512329 2891760“}，{“key”：“e_1_3_2_1_13_1”，“非结构化”：“Y Wu Y.Liu H.T Tang J。Zheng\u201c基于鲁棒低阶张量恢复的高光谱图像去噪\u201dhttps:\/\/doi.org\/Y Wu Y.Liu H.T Tang J.Zheng \u201cHyperspectral图像去噪基于鲁棒低秩张量恢复\u201dtps:\//doi.org\/“}，{“key”：“e_1_3_2_14_1”，“unstructured”：“10\n.11896\/jsjkx.210200103。10.11896\/jsjkx.210200103.“}，{“key”：“e_1_3_2_1_15_1”，“首页”：“10”，“文章标题”：“先验知识正则化多视点自表示及其应用”，“作者”：“Xiao X.”，“年份”：“2020”，“非结构化”：“X.Xiao，Y.Chen，Y-J.Gong，and Y。Zhou，u201c先验知识正则化多视图自我呈现及其应用，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问，2020年4月17日，https:\/\/doi.org\/10.1109\/TNNLS.2020.2984625。10.1109 \/TNNLS.2020.2984625 X.Xiao，Y.Chen，Y-J.Gong，andY。Zhou，\u201c先验知识正则化多视图自我呈现及其应用，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问，2020年4月17日，https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2020.2984625.“，”journal-title“：”IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问“}，{“key”：“e_1_3_2_1_16_1”，“首页”：“10”，“article-title”：“两两约束传播的联合优化”，“author”：“Jia Y.”，“year”：“2020”，“unstructured”：“Y.Jia，W.Wu，R.Wang，J.Hou，and S。Kwong，\u201c成对约束传播的联合优化，IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问，2020年8月3日，https:\/\/doi.org\/10.1109\/TNNLS.2020.3009953。10.1109 \/TNNLS.2020.3009953 Y.Jia，W.Wu，R.Wang，J.Hou，and S.Kwong，\u201c成对约束传播的联合优化，\u201 d IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问，2020年8月3日，https:\/\/doi.org\/10.109\/TNNLS.2020.3009953.“，”journal-title“：”IEEE Trans。神经网络。学习。系统。，早期访问“}，{“key”：“e_1_3_2_1_17_1”，“volume-title”：“多视图光谱聚类定制张量低秩表示”，“author”：“Y.Jia”，“unstructured”：“Y.Jia，H.Liu，J。Hou，\u201c多视图光谱聚类定制张量低秩表示\u201d视频技术电路和系统IEEE交易，第31卷，第12期，2021年12月。Y.Jia，H.Liu，J.Hou，\u201cMulti-View-Spectral Clustering Tailor-Dlow-Rank Representation\u201dIEEE关于视频技术电路和系统的交易，第31卷，第12期，2021年12月。“}，{“key”：“e_1_3_2_18_1”，“volume-title”：“UIUC Tech.REP.UILU-ENG-09-2215”，“author”：“Lin Z.”，“year”：“2009”，“unstructured”：“Z.Lin，M.Chen，L。Wu，\u201c精确重新测量损坏低秩矩阵的增广拉格朗日乘子法[R，]\u201d UIUC Tech.REP.UILU-ENG-09-2215（伊利诺伊大学香槟分校，2009）。Z.Lin，M.Chen，L.Wu，\u201cThe Augmented Lagrange Multiplier Method For Exact Recorvery Of Corrupted Low-Rank Matrices[R，]\u201d UIUC Tech.REP.UILU-ENG-09-2215（伊利诺伊大学香槟分校，2009）。“}]，”event“：{”name“：”ICSIM 2023:2023第六届软件工程和信息管理国际会议“，”location“：”Palmerston North New Zealand“，”缩写“：”IC SIM 2023“}，”container-title“：[”2023第6届软件工程与信息管理国际大会“]，”original-title”：[]，“link”：[{“URL”：“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3584871.3584897“，”content-type“：”unspecified“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”similarity-checking“}]，”deposed“：{”date-parts“：[[2023,6,27]]，”date-time“：“2023-06-27T04:18:58Z”，”timestamp“：1687839538000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3584871.3584897“}}，”副标题“：[]，”短标题“：[]，”已发布“：{”日期部分“：[[2023,1,31]]}，“引用计数”：18，“替代id”：[“10.1145\/358471.3584897”，“10.1145\/3584871”]，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1145 \/358871.358487”，“关系”：{}，“主题”：[]，“发布”：{“日期部分”：[[2023,1,31]]}，”断言“：[{”value“：”2023-06-26“，”order“：2，”name“：”published“，”label“：”published“，”group“：{“name”：”publication_history“，”标签“：”publication history“}}]}}