1. 题目来源
近年来，随着信息技术的飞速发展，多源异构数据呈现爆炸式增长趋势。
如何从海量高维数据中提取有效信息成为机器学习、数据挖掘等领域的研究热点。
多视角学习作为一种有效处理多源异构数据的学习范式应运而生，其核心思想是通过挖掘不同视角数据之间的互补信息来提升学习性能。
2. 应完成的主要内容
本论文的主要研究内容包括以下几个方面：
1.多视角特征选择方法综述：对现有的多视角特征选择方法进行系统性的梳理和总结，分析不同方法的优缺点和适用场景，为后续研究提供理论基础。
2.嵌入降维方法综述：对现有的嵌入降维方法进行系统性的梳理和总结，分析不同方法的优缺点和适用场景，为后续研究提供技术支撑。
3.多视角特征选择的嵌入降维方法设计：结合多视角学习的特点，研究设计一种或多种新型的多视角特征选择的嵌入降维方法，实现特征选择和降维的同步优化，提高算法效率和性能。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:论文的研究内容应具有创新性，能够提出新的方法或改进现有方法，并具有一定的理论深度和应用价值。
论文写作应符合学术规范，逻辑清晰，结构合理，语言流畅，图表规范。
论文工作应独立完成，杜绝抄袭、剽窃等学术不端行为。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘浩洋,周志华. 多视图数据统计学习理论[J]. 软件学报, 2021, 32(12): 3669-3690.
[2] 聂飞平,黄曙光,李 军,等. 基于多视图学习的图像识别研究进展与展望[J]. 自动化学报, 2020, 46(1): 1-27.
[3] 孙仕亮,黎 铭,唐 良,等. 多视图学习研究进展[J]. 软件学报, 2015, 26(9): 2372-2394.
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