据雷峰网报道，第34届ACM国际多媒体会议（ACM MM 2026）录用结果近日揭晓，北京化工大学王友清教授团队的研究论文《Global-and-Local Collaborative Mixture-of-Experts with Dual Contrastive Learning for Deep Multi-view Clustering》被录用。北京化工大学为第一完成单位及唯一通讯单位。
论文第一作者为王友清教授，第二作者为信息科学与技术学院2023级硕士研究生肖斌，通讯作者为郭继鹏副教授。该研究聚焦现有深度多视图聚类方法忽略跨视图异质性、不同视图间语义对齐困难的问题，提出全局-局部协同混合专家框架（GLCMoE）。
GLCMoE由局部混合专家（LMoE）模块、全局混合专家（GMoE）模块和双重对比学习（DCL）模块组成。LMoE通过参数共享的专家库过滤跨视图异质性，并利用门控路由机制自适应激活和重组协同专家，以保留富含细粒度视图特有信息的互补性。GMoE采用基于Transformer注意力的路由机制，从统一的多视图特征空间中提取跨视图一致性，并捕获高阶跨视图交互关系。DCL模块从多个层次实现不同视图之间的深层语义对齐，包括局部视图特有表征间的粗粒度对齐，以及局部融合表征与全局表征间的细粒度对齐。
研究还设计门控路由均衡正则项，用于缓解专家坍塌、提高各专家利用率。GLCMoE遵循“先拆分、后聚合，分层对比学习”的策略，实现具有判别性的跨视图表征融合与语义对齐。
ACM MM由国际计算机协会（ACM）主办，自1993年创立以来一直是多媒体研究、创新和应用领域的首要国际会议之一，也是多媒体处理、分析与计算领域具有影响力的国际顶级会议。在中国计算机学会（CCF）推荐会议列表中，ACM MM被列为多媒体领域（或计算机图形学与多媒体领域）唯一的A类国际学术会议。
雷峰网称，本次论文录用标志着北京化工大学在计算机多媒体领域国际顶级会议取得又一项突破性进展。该工作得到国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目资助。