Förutsägelser om val av dem som kan delta i valet av sådana objekt som filmer för uthyrning kan göras med ett relativt litet antal exempel. ABSTRACT  på klackarna av komprimerad avkänning, ett nytt fält har nyligen dykt upp. Detta fält tar upp ett brett spektrum av problem av betydande praktiskt intresse, nämligen återvinning av en datamatris från vad som verkar vara ofullständig, och kanske till och med korrumperad, information. I sin enklaste form, problemet är att återställa en matris från ett litet prov av sina poster. Det kommer upp inom många områden inom vetenskap och teknik, inklusive samarbetsfiltrering, maskininlärning, styrning, fjärranalys och datorseende, för att nämna några. Detta papper undersöker den nya litteraturen om matriskomplettering, vilket visar att man under vissa lämpliga förhållanden kan återställa en okänd lågrankad matris från en nästan minimal uppsättning poster genom att lösa ett enkelt konvext optimeringsproblem, nämligen kärnnormminimering med databegränsningar. Dessutom introducerar detta dokument nya resultat som visar att matriskomplettering är bevisligen korrekt även när de få observerade poster korrumperas med en liten mängd buller. Ett typiskt resultat är att man kan återställa en okänd n В n matris av låg rank r från nästan nr log 2 n bullriga prover med ett fel som är proportionellt mot bullernivån. Vi presenterar numeriska resultat som kompletterar vår kvantitativa analys och visar i praktiken att kärnnormminimering exakt fyller i de många saknade poster av stora lågrankade matriser från bara några bullriga prover. Vissa analogier mellan matriskomplettering och komprimerad avkänning diskuteras hela tiden.
I REF beaktas problemet med matriskomplettering under begränsat buller.
Matrix Completion With Noise
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': 'Proceedings of the IEEE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}