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Tensor trace norm and inference systems and recommender systems using same

机译:张量跟踪规范和推断系统以及使用该系统的推荐系统

摘要

A convex regularized loss function is minimized respective to a prediction tensor of order K to generate an optimized prediction tensor of order K where K2. The convex regularized loss function comprises a linear combination of (i) a loss function comparing the prediction tensor and an observation tensor of order K representing a set of observations and (ii) a regularization parameter including a K-th order matrix norm decomposition of the tensor trace norm of the prediction tensor. In some such embodiments, the observation tensor of order K represents a set of social network observations and includes at least dimensions corresponding to (1) users, (2) items, and (3) tags. The optimized prediction tensor of order K is suitably used to perform inference operations.
机译:凸正则化损失函数分别对应于阶数K的预测张量最小,以生成阶数K的优化预测张量,其中K> 2。凸正则化损失函数包括以下各项的线性组合:(i)比较预测张量和代表一组观察值的阶数K的观察张量的损失函数,以及(ii)包含K个K阶矩阵范数分解的正则化参数预测张量的张量轨迹范数。在一些这样的实施例中,阶数K的观察张量表示社交网络观察的集合,并且至少包括与(1)个用户,(2)个项目和(3)个标签相对应的维度。 K阶的优化预测张量适合用于执行推理操作。

著录项

  • 公开/公告号US2013325781A1

    专利类型

  • 公开/公告日2013-12-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GUILLAUME M. BOUCHARD;

    申请/专利号US201213484476

  • 发明设计人 GUILLAUME M. BOUCHARD;

    申请日2012-05-31

  • 分类号G06N5/02;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 16:02:46

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