本书共5章，大致分为两部分：第1部分(第1章)介绍多视图学习的基本概念、主要技术手段及研究现状；第2部分(第2~5章)介绍了四种多视图学习方法——基于多视图相关性与融合表征效果的关联性分析方法、基于双反馈机制的多视图相关性增强表征学习方法、基于多视图深层特征增强的隐空间融合表征方法、基于多视图差异性和一致性的聚类融合增强学习方法。