本文提出了两种新方法来有效地将多层图的频谱结合起来，通过联合矩阵分解和图正则化框架来提高顶点的聚类效果，同时在社交网络数据集上显示出了优异的性能。
Jun, 2011
本文提出了一种改进的光谱聚类算法，旨在解决预定义的相似性图可能不是合适的聚类结果，并且传统离散化解决方法与光谱解决方案可能不一致的问题，并引入多核学习来解决如何选择最适合特定数据集的核的应用挑战。实验结果表明，该方法相比于现有的聚类方法具有更好的性能。
Nov, 2017
本文提出了一种用于聚类属性和图数据的通用框架，该框架能够探索特征和结构之间的相互作用，并具有图过滤和采样策略等优势，同时在属性和图基准测试上的实验证明了其优越性。
May, 2022
该研究提出了一种基于图卷积网络的高光谱图像的多视角子空间聚类方法，利用空间关系分析和表达了高光谱图像的特性，并通过两个图卷积子空间构建了更具区分度的特征图，该模型在三个流行的高光谱图像数据集上具有较高的聚类准确性。
Mar, 2024
本研究提出了一种多视图属性图数据聚类的通用框架，采用多视图对比图聚类 (MCGC) 方法来学习一致性图，相比现有的方法，该方法表现更优异，尤其是在深度学习方法上。
Oct, 2021
本研究提出了一种新颖的多视图子空间聚类方法，其中采用了 Enriched Robust Multi-View Kernel Subspace Clustering 框架，结合多视角数据和谱聚类学习一致性亲和矩阵，解决了现有方法采用两阶段框架以及假设域数据均为线性子空间的问题。实验证明，该方法表现优于现有的聚类方法。
本文提出了一种基于多视角信息融合分区的一致聚类方法，并通过几个真实数据集证明了其在多视角聚类方面的有效性。
Sep, 2019
本文提出了一种基于共享生成潜在表征的多视角聚类方法，通过深度生成学习从视角中提取非线性特征并捕捉视角之间的相关性以达到更好的聚类性能，并在多个不同规模的数据集上得到了优于现有方法的实验结果。
Jul, 2019
本研究提出了一种多视角子空间聚类算法，该算法通过构建共享于所有视图的相似度矩阵学习联合子空间表示，采用了重要的低秩和稀疏性约束，通过交替方向乘子法求解相关的优化问题，进一步扩展到非线性子空间，并在一个合成及四个真实数据集上表现出优于现有算法的聚类效果。
Aug, 2017
该研究论文提出了一种基于赫尔伯特 - 施密特谱理论和矩阵完成方法的不完整多视图聚类算法 PIC，旨在解决在现实生活中多种数据缺失的情况下，提高多视图聚类效果
May, 2019