跨视图融合

面向深度不完整多视图聚类的失衡视图贡献评估与精炼

Imbalanced View Contribution Evaluation and Refinement for Deep Incomplete Multi-View Clustering

用 Shapley 值量化各视图的边际贡献、并用非平衡最优传输刻画视图间分布偏移，这套「贡献评估+协作增强」的思路可迁移到多模态/多视图特征融合与缺失模态鲁棒表征学习中，帮助识别并抑制主导模态对融合的压制。