应用基于图形的矩阵完形填空技术于气象数据
本研究提出了一种主动式矩阵完成算法，通过查询真实矩阵来克服数据不完备造成的不足信息问题，可以在仅查询少量条目的情况下高精准度地重构缺失的矩阵，并通过实验验证了该算法的高效性和精度。
May, 2017
本研究论文介绍新兴的矩阵填充技术及其应用，其中最简单的情况是从一个数据样本中恢复一个数据矩阵。本文提出通过核范数极小化技术，按数据约束条件恢复矩阵，可在一定程度下证明矩阵填充的准确性，数值结果表明，核范数极小化技术可以在很少的观测样本中准确填充低秩矩阵的许多缺失条目。
Mar, 2009
针对低秩矩阵完成问题，本文提出了一种基于几何目标函数的优化算法，解决了 Frobenius 度量方法的无法连续和解集不闭合的困难，并为特殊完成方案提供了强大的性能保证。
Jun, 2010
本文围绕低秩矩阵重构问题，重点研究在观测样本受噪声污染时的矩阵填充问题，比较了 OptSpace、ADMIRA 和 FPCA 三种最新的填充算法在单一模拟平台上的性能，并给出了数值结果。实验表明，这些优秀的算法可以用于准确重构实际数据矩阵和随机生成的矩阵。
Oct, 2009
该文章研究了一个矩阵完成问题，该问题假设矩阵的列属于多个低秩子空间的并集，这将标准的低秩矩阵完成问题推广到了矩阵秩可以相当高或甚至是完全秩的情况。文章的主要结果表明，每一列可以从不完整的版本中完美地恢复出来，只要在均匀随机地观察至少 CrNlog^2 (n) 个条目的情况下，其中 C>1 是依赖于非相干条件、子空间的几何排列和列在子空间中的分布的常数，结果通过数字实验和应用于互联网距离矩阵完成和拓扑识别来加以说明。
Dec, 2011
本文提出一种新方法，在低维数据内部的情况下，通过对基于多项式的生成的矩阵的秩进行最小化，使用内核技巧结合松弛约束的目标函数的新公式，快速恢复高秩或完全秩的矩阵中的缺失条目，并且这一方法在维度较高时具有很好的性能。
Dec, 2019
该研究使用移动监测站数据进行街道级别空气质量推断，通过基于图卷积自编码器的新颖变分模型有效捕捉了测量的时空相关性，无需额外信息即可获得更好的推断结果。
Nov, 2018
本研究发现 real-world 数据集中的评分偏差会影响基于矩阵补全的协同过滤推荐系统预测准确性，且建议采用基于评分数量的算法以提高预测准确性。
Apr, 2019
本文提出了一种简单的投影梯度下降方法来估计低秩矩阵，用于解决鲁棒矩阵完成问题，并且包括清除一些受损条目的步骤，并在低秩矩阵完成问题中获得了最优观测次数和最优破坏次数的解决方法。同时，本文的结果还意味着，对于低秩矩阵完成问题的时间复杂度界限，取得了重要的改进。最后，通过将结果应用于鲁棒 PCA 问题，得到了高效的解决方案
Jun, 2016