真实世界中的序列数据随时间推移呈爆炸式增长,如何设计面向序列数据的知识发现方法是当前研究的热点之一。本书以深度学习和多视图学习为理论基础,以序列数据为研究对象,为面向序列数据分析提供多视图的学习方法与技术,同时为典型场景下的序列数据分析提供多视图深度学习解决方案,以期为序列数据分析、多视图学习领域的研究及应用提供参考。本书针对序列数据的动态性、突变性、不确定性和时空关联性等特点,探讨多视图学习理论,构建面向序列数据的多视图方法,概述基础理论与传统方法,并系统地介绍多视图序列数据应用领域的研究理论、算法及成果。