关键词alternating least squares
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- 网络上的相互作用粒子系统：网络和相互作用核的联合推断
在网络上建模多智能体系统是各种学科中的一个基本挑战。我们从由多个轨迹组成的数据中共同推断网络的权重矩阵和相互作用核，分别确定智能体之间的相互作用以及此类相互作用的规则。我们提出的估计器自然导致一个非凸优化问题，我们研究了两种方法来解决：一种 - 矩阵分解的高效混合维度嵌入
本文提出了两种采用混合维度嵌入的矩阵分解模型，可以采用交替最小二乘法以大规模并行的方式进行优化，并针对用户和项目的流行度偏斜实现了是用稀疏，混合维度或共享嵌入降低参数数量和过度拟合的研究。
- ICML具有最坏情况保证的张量分解更高效的抽样方法
提出了基于采样的交替最小二乘法（ALS）方法，用于对张量进行低秩分解的 CP 和张量环分解，其成本不具有指数依赖性，并在特征提取实验中应用了这些方法，从而显著提高了先前的最新技术水平。
- 在线矩阵分解推荐的交替线性赌博机算法
本文提出了一种在线矩阵分解推荐算法，结合了线性赌博和交替最小二乘法，通过累积遗憾和平均累积 NDCG 评估算法性能，实验结果表明该算法在三个综合数据集和三个真实数据集上优于两个最先进的在线算法。
- 张量规范相关分析用于多视图降维
本研究介绍了一种名为张量 CCA (TCCA) 的多视角学习方法，它可以处理任意数目的视角的数据。通过分析不同视角的协方差张量，TCCA 试图直接最大化多个 (超过两个) 视角的典型相关性，并探索了容易被忽略的高阶统计数据量，可以通过最小化 - 分离表示的随机插值分解
本篇研究提出了张量插值分解（tensor ID），利用该方法可以减少规范张量分解（CTDs）的分离秩。该方法能够作为替代或作为交替最小二乘（ALS）算法的一步。同时，我们还讨论了 Q - 分解和如何使用谱范数来解决复杂的计算问题。