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Apr, 2025
截断矩阵补全 - 实证研究
Truncated Matrix Completion - An Empirical Study
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Rishhabh Naik, Nisarg Trivedi, Davoud Ataee Tarzanagh, Laura Balzano
TL;DR
本文解决了现有低秩矩阵补全方法在真实应用中样本过程与数据值独立的假设不足的问题。通过针对依赖于数据值的采样情况进行实验，我们比较了多种原本适用于数据独立采样模式的低秩矩阵补全算法的表现。研究发现，通过调整算法以适应数据依赖采样，可以有效提高补全性能。
Abstract
Low-rank
Matrix Completion
(LRMC) describes the problem where we wish to recover missing entries of partially observed
Low-rank
matrix. Mo
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