王友清团队论文入选ACM MM 2026

第34届ACM国际多媒体会议（ACM MM 2026）公布录用结果，北京化工大学王友清教授团队论文《Global-and-Local Collaborative Mixture-of-Experts with Dual Contrastive Learning for Deep Multi-view Clustering》成功入选。王友清教授为第一作者，信息科学与技术学院2023级硕士研究生肖斌为第二作者，郭继鹏副教授为通讯作者，北京化工大学为第一完成单位和唯一通讯单位。

针对现有深度多视图聚类方法难以处理跨视图异质性、不同视图间语义对齐不足等问题，团队提出全局-局部协同混合专家框架（GLCMoE）。框架包含局部混合专家（LMoE）、全局混合专家（GMoE）和双重对比学习（DCL）三个模块。LMoE借助参数共享的专家库过滤视图差异，并通过门控路由自适应激活和组合专家，以保留各视图中的细粒度互补信息。

GMoE利用基于Transformer注意力的路由机制，从统一的多视图特征空间提取跨视图一致性，并捕捉高阶交互关系。DCL则通过多层次对比学习推进语义对齐，既对齐视图特有的局部表征，也对齐局部融合表征与全局表征。研究还设计了门控路由均衡正则项，用于缓解专家坍塌、提升不同专家的使用率，整体采用“先拆分、后聚合，分层对比学习”的处理策略。

ACM MM由国际计算机协会（ACM）主办，自1993年创立以来，是多媒体研究、创新与应用领域的重要国际会议，也是多媒体处理、分析和计算方向具有影响力的顶级会议。该会议在中国计算机学会推荐会议列表中被列为多媒体领域唯一的A类国际学术会议。此次录用体现了北京化工大学在计算机多媒体研究方向的进一步进展。相关工作获得国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目支持。

页面同时展示了其他多媒体与视觉研究相关内容，包括视频侵权定位数据集及代码等主题。

此外，相关条目还涉及国际计算机领域学术荣誉与研究者名单。

另有视觉智能领域学者入选国际院士或会士名单等内容。