I det här dokumentet anser vi att problemet med streamingminnesbegränsad matriskomplettering är när de observerade posterna är bullriga versioner av en liten slumpmässig del av de ursprungliga posterna. Vi är intresserade av scenarier där matrisstorleken är mycket stor så matrisen är mycket svår att lagra och manipulera. Här presenteras kolumner av den observerade matrisen sekventiellt och målet är att slutföra de saknade posterna efter ett vidarebefordra på data med begränsat minne utrymme och begränsad beräknings komplexitet. Vi föreslår en streaming algoritm som producerar en uppskattning av den ursprungliga matrisen med ett försvinnande medel kvadratfel, använder minne utrymme skalning linjärt med den omgivande dimensionen av matrisen, dvs... minne som krävs för att lagra utdata ensam, och spenderar beräkningar så mycket som antalet icke-noll poster i indatamatrisen.
Jun m.fl. REF studerade problemet med streaming eller online-matriskomplettering när kolumnerna i matrisen presenteras sekventiellt.
Streaming, Memory Limited Matrix Completion with Noise
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Spectral Theory', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}