T3C_Toolbox_LYuan 该存储库提供了两种张量完成算法：张量训练加权优化（TTWOPT）和张量训练随机梯度下降（TTSGD），它们基于张量训练分解和基于梯度的优化方法。 [1]袁隆浩，赵启斌和曹建庭。 “通过张量-序列分解完成缺少条目的高阶张量数据。” 国际神经信息处理会议。 斯普林格（Cham），2017年 [2]袁龙浩，赵启斌和曹建庭。 “在张量-训练格式下通过基于梯度的优化完成高维张量。” arXiv预印本arXiv：1804.01983（2018）。

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为了提高图像分类准确率，提出了一种基于低秩表示的非负张量分解算法。作为压缩感知理论的推广和发展，低秩表示将矩阵的秩作为一种稀疏测度，由于矩阵的秩反映了矩阵的固有特性，所以低秩表示能有效地分析和处理矩阵数据，把低秩表示引入到张量模型中，即引入到非负张量分解算法中，进一步扩展非负张量分解算法。实验结果表明，所提算法与其他相关算法相比，分类结果较好。

交通量预测matlab代码具有模式、缺失值和异常值的真实世界张量流的稳健分解 (ICDE'21) 这个存储库包含论文的源代码，由 和 提供，在 。 在这项工作中，我们提出了SOFIA ，这是一种在线算法，用于分解随着时间推移而随着时间推移而丢失条目和异常值的真实世界张量。 通过平稳而紧密地结合张量分解、异常值检测和时间模式检测，SOFIA 与最先进的竞争对手相比具有以下优势： 稳健而准确：与最佳竞争对手相比，SOFIA 产生的插补和预测错误最多可降低 76% 和 71%。 快速：与第二准确的方法相比，使用 SOFIA 使插补速度提高了 935 倍。 可扩展：SOFIA 在时间演化的张量中以增量方式处理新条目，并且它与每个时间步长的新条目数量成线性比例。 数据集 名称 描述 尺寸 时间粒度 处理过的数据集 原始来源 英特尔实验室传感器 位置 x 传感器 x 时间 54 x 4 x 1152 每 10 分钟 网络流量 来源 x 目的地 x 时间 23 x 23 x 2000 每小时 芝加哥出租车 来源 x 目的地 x 时间 77 x 77 x 2016 每小时 纽约出租车 来源 x 目的地

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