現実世界のアプリケーションにおいて、マルチビューデータ（multi-view data）は広く存在しています。マルチビューデータとは、複数のソースや複数の表現方法を通じて収集されたデータを指します。例えば、同じニュースストーリーの異なる言語版や、異なる医学検査手段を通じて得られた疾患データなどが挙げられます。マルチビュー学習（multi-view learning）は、マルチビューデータを掘り下げるための効果的な方法であり、その中でもマルチビュークラスタリング（multi-view clustering）はマルチビュー学習の重要な構成要素として、近年ますます注目を集めています。しかし、効果的なマルチビューデータマイニング手法を設計し、それをより特定のタスクに適応させることは、依然として挑戦的...

背景紹介 機械学習の分野において、半教師あり学習（Semi-Supervised Learning, SSL）は、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを活用できるため、注目を集めています。特に、データのラベル付けコストが高いシナリオでは、グラフベースの半教師あり学習手法が研究の焦点となっています。グラフ畳み込みネットワーク（Graph Convolutional Networks, GCNs）は、半教師あり学習において優れた性能を発揮し、特に引用ネットワークやソーシャルネットワークなどのグラフ構造を持つデータにおいて顕著です。しかし、GCNsを非グラフ構造のマルチビューデータ（例えば画像コレクション）に適用する際には、まだ大きなギャップが存在します。 マルチビューデータ（Multi...