论文笔记：All-at-once Optimization for Coupled Matrix and Tensor Factorizations
一、本文创新点 二、建模 三、CMTF-OPT 四、处理缺失数据的耦合张量-矩阵分解 一、本文创新点 1、大家都清楚，如果有多组数据进行分析，缺失的数据的自由度自然就低了，也更方便进行预测或天从，因此引起了大家对耦合张量，耦合矩阵研究的热潮。本文只要针对张量与矩阵耦合的问题（简称CMTF),提出了一种基于梯度优化的算法（称为CMTF-OPT） 2、CMTF-OPT的提出是针对已存在的ALS算法
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