利用matlab写的张量分解，可用于高阶张量的分析

在异构信息网络下往往会产生纷繁复杂的数据，这些数据常用一种被称为张量的新的形式来表示。
但是由于这些数据中缺失值较多，存在一定的稀疏性，因此需要对张量进行分解，恢复缺失值，找出多元数据之间潜在的关系。
张量分解是推荐系统中一种重要的方法,在推荐系统中应用张量分解，可以挖掘出潜在关系，给用户带来更好的推荐体验。
笔者以数据挖掘为引，研究了张量分解及其在推荐系统中的应用，并根据当下的研究热点问题提出了未来张量分解在推荐领域的应用方向和发展趋势。

张量分解工具包高维数据SVD分解多重因子分析的工具

先简单地介绍了局部低秩矩阵分解推荐算法（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＭａｔｒｉｘＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，化ＯＲＭＡ）的内容该推荐算法结合了基于记忆的协同过滤推荐算法和基于模型的协同过滤推荐算法的特点。
然后介绍了时间因素对推荐系统的影响，接着介绍张量分解这一数学模型，最后针对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ忽略时间因素这一缺点，结合张量分解对推荐算法ＬＬＯＲＭＡ进行改进，提出了改进的基于时间的局部低秩张量分解（ＬｏｃａｌＬｏｗ－ＲａｎｋＴｅｎｓｏｒＦａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎ，ＬＬＯＲＴＦ）推荐算法

一个matlab的张量分析工具箱，含有常用的张量运算函数和张量分解函数，如tucker分解，张量乘以向量、矩阵、张量等。

详细介绍了张量分解的相关知识

在现实生活中，往往存在着大量多维数据，例如视频流数据，文本数据，RGB图像等。
传统的方法往往通过某种方式将多维数据重新排列成矩阵方式，利用矩阵分析方法，例?蛔PCA，SVD，NMF，进行特征提取、聚类、分类等操作，这无疑破坏了数据原本的空间结构，增加了分析结果的不准确性，而张量在分析数据的同时，能够保持多维数据的空间结构不被破坏，这极大地引起了学者们的研究热情。
张量即多维数组，它是向量和矩阵在高维上的推广，目前被广泛应用在计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。
本文着重研究三阶非负张量分解问题，回顾三阶张量的非负分解模型(NTVl，阐述了算法的思想及实现过程。
接着，从张量投影的角度出发，建立了基于张量投影的非负分解模型(NTPM)，阐述了模型的想法，并给出了相应的算法公式。
在收敛性分析中，给出并证明了模型KKT条件的一个等价方式以及算法收敛性定理。
实验结果表明基于张量投影的非负分解模型，相比于原有的非负分解模型，在运行时间以及逼近误差上有了一定程度的改进。
最后，讨论了NTPM模型今后研究的方向。

MATLAB张量分析工具箱极度好用，包括全套的张量分解程序

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。