Vi föreslår en algoritm för icke-negativ faktorisering av en händelse tensor byggd från heterogena nätverk. Vi använder 0 norm för att modellera glesa fel över diskreta värden (förekomster), och använda sönderdelade faktorer för att modellera inbäddade grupper av noder. En effektiv delningsmetod utvecklas för att optimera det icke-konvexa och icke-smootha målet. Vi studerar både syntetiska problem och en ny datauppsättning byggd från finansiella dokument, resMBS.
Denna nedbrytning utökades ytterligare med en effektiv algoritm för icke-negativa förekomst tensor factorization (NOTF) REF.
Non-negative Factorization of the Occurrence Tensor from Financial Contracts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}