本文提出了一种基于动量梯度下降的非线性潜在张量因子分解模型 (MNNL)，可从高维不完整张量 (HDI) 中提取非负潜在因子，改善了传统 LFT 模型的训练问题，提高了预测准确性和收敛速度。

May, 2023

本文介绍了一种基本的张量分解模型：张量环分解，它能够通过一系列低维张量核的圆形多线性乘积来代表高维张量，并能够实现循环维度置换不变性，同时与 TT 分解具有相似的广泛表示能力。文章通过四种不同的算法对潜在核的优化进行了讨论，并探究了 TR 模型的数学性质。最后，在综合数据集上的实验验证了不同算法的性能。

Jun, 2016

提出一种称为张量环表示的新型张量分解的网络结构，该结构采用低阶核张量的循环多线性乘积，通过低秩近似的方法来有效地学习张量环表示，可以在计算上更有效地执行基本操作，并且通过与现有的张量列网络相比实验结果表明，该模型更具表达能力和一致性信息。

May, 2017

本文提出了一种新颖的张量完成方法，该方法通过利用张量环潜空间的低秩结构，将核范数正则化引入潜在 TR 因子，从而通过奇异值分解，同时获得最优秩的潜在 TR 因子和恢复的张量。实验结果表明，所提出的方法相对于现有的算法具有更好的表现和效率。

Sep, 2018

本研究主要介绍了张量网络、张量分解、多元分析，低秩逼近以及大数据分析等多个方面，并讨论了其在异常检测、特征提取、分类、聚类分析、数据融合和集成、模式识别、预测建模、回归、时间序列分析和多元分析等领域中的潜在应用。

Mar, 2014

本文介绍了两种基于随机投影的张量环分解算法。实验结果表明，这两种算法具有较高的压缩性，可应用于深度学习数据集压缩和高光谱图像重建等领域。

Jan, 2019

本文提出了一种多限制的对称非负潜因子分析模型，通过引入多种限制和实现交替方向乘子法的学习方案，有效解决了对称高维不完整矩阵在无向加权网络中的特征表达问题。实验证明该模型较现有模型具有更强的表征学习能力。

Jun, 2023

该研究提出了一种名为 “NONFAT” 的方法，它使用高斯过程先验和稀疏变分学习算法来实现动态张量分解，以分析伴随有时间信息的多维数据，并应用于多种实际应用中。

Jul, 2022

本文提出了一种可扩展且具有鲁棒性的张量分解算法，能够处理大规模张量数据的缺失值和异常值。该算法通过自适应填充缺失值和在分解过程中识别异常值的新颖自加权最速下降方法，结合张量环模型，采用快速 Gram 矩阵计算 (FGMC) 方法和随机子张量草图策略大大降低了存储和计算复杂度。实验结果表明，在存在异常值时，该方法优于现有的张量分解方法，并且比现有的强健张量完成算法运行速度更快。

May, 2023

本文提出了一种分布式、灵活的非线性张量分解模型，通过可避免昂贵的计算以及提供高质量推理的上限，它能够克服传统张量分解模型中的限制，并展现出在 CTR 预测方面的巨大潜力。

Apr, 2016