本稿では、属性情報と有向構造情報の両方を効果的に統合することで、ノード類似性行列内の基礎となるクラスタをより明確にする、AASという新しいマルチビュークラスタリングアルゴリズムを提案する。
ノイズの影響を受けたビューに対処する理論的に根拠のある深いマルチビュークラスタリング手法(MVCAN)が、ノイズの副作用を軽減し、多視点データで優れたパフォーマンスを達成する。
DCMCSフレームワークは、偽の負のペアの影響を軽減し、最先端の手法を凌駕することを示す。