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超图正则化非负Tucker分解算法研究
【摘 要】
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随着大数据时代的到来,张量分解广泛应用于图像处理、数据恢复和推荐系统等多种不同领域.不同与矩阵分解,由于其保留原始数据的更多位置或结构信息,使其更好的解决实际问题.进一步,部分实际问题产生的数据往往是非负的,因此应用非负张量分解研究或者解决实际问题更为贴合实际.传统的非负张量分解有基于图、流形等正则化方法,然而这些存在的方法没有充分考虑数据的信息、或者计算量大且效果不佳,因此,建立新的非负张量分解
【出 处】
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贵州师范大学
【发表日期】
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2021年01期
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