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矩阵分解是实现大规模数据处理与分析的一种有效工具．非负矩阵分解（nonnegative matrix factori-zation，NMF）算法是在矩阵中所有元素均为非负的条件下对其实现的非负分解，这为矩阵分解提供了一种新的思路．非负矩阵分解方法在智能信息处理和模式识别研究领域具有十分重要的应用意义．该文介绍非负矩阵分解的基本思想和一些最新的研究成果，结合研究工作讨论了在概率模型的框架下实现非负矩阵分解的目标函数和相应的算法，