De flesta av de befintliga analysmetoderna för tensorer (eller multi-way arrays) förutsätter bara att tensorer som ska slutföras är av låg rang. När de till exempel tillämpas på tens or complete problem, tenderar deras förutsägelse noggrannhet att vara betydligt sämre när endast ett begränsat antal poster observeras. I detta dokument föreslår vi att man använder samband mellan data som tilläggsinformation utöver antagandet om låga rankningar för att förbättra kvaliteten på tensornedbrytningen. Vi introducerar två regulariseringsmetoder med hjälp av graf Laplacians inducerade från relationerna, en för måttligt glesa fall och den andra för extremt glesa fall. Vi ger också två typer av iterativa algoritmer för ungefärliga lösningar: en baserad på en EM-liknande algoritmer som är stabil men inte så skalbar, och den andra baserad på gradientbaserad optimering som är tillämplig på storskaliga datauppsättningar. Numeriska experiment på tensor avslutning med hjälp av syntetiska och benchmarking dataset visar att användningen av Tensor Factorization Med hjälp av hjälpinformation 299 hjälpinformation förbättrar slutförande noggrannhet över de befintliga metoderna baserat endast på låg rank antagande, särskilt när observationer är glesa.
I REF föreslogs två legaliseringsmetoder för att förbättra tensorns nedbrytningskvalitet, genom att använda hjälpinformation som inducerats från datarelationerna.
Tensor factorization using auxiliary information
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'journal': 'Data Mining and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}