論文の概要: Global and Local Structure Learning for Sparse Tensor Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20929v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 19:02:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:51.529688
• Title: Global and Local Structure Learning for Sparse Tensor Completion
• Title（参考訳）: スパーステンソル完了のための大域的・局所的構造学習
• Authors: Dawon Ahn, Evangelos E. Papalexakis,
• Abstract要約: 本稿では,テンソルの欠落を正確に予測するために,TGL(Tensor Decomposition Learning Global and Local Structures)を提案する。 TGLは、事前の知識なしにGNNで局所構造を学習する因子でテンソルを再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.39243873090962
• License:
• Abstract: How can we accurately complete tensors by learning relationships of dimensions along each mode? Tensor completion, a widely studied problem, is to predict missing entries in incomplete tensors. Tensor decomposition methods, fundamental tensor analysis tools, have been actively developed to solve tensor completion tasks. However, standard tensor decomposition models have not been designed to learn relationships of dimensions along each mode, which limits to accurate tensor completion. Also, previously developed tensor decomposition models have required prior knowledge between relations within dimensions to model the relations, expensive to obtain. This paper proposes TGL (Tensor Decomposition Learning Global and Local Structures) to accurately predict missing entries in tensors. TGL reconstructs a tensor with factor matrices which learn local structures with GNN without prior knowledges. Extensive experiments are conducted to evaluate TGL with baselines and datasets.
• Abstract（参考訳）: 各モードに沿って次元の関係を学習することで、正確にテンソルを完遂するにはどうすればよいのか? テンソル完備化は、広く研究されている問題であり、不完全テンソルの不足成分を予測することである。 基本テンソル解析ツールであるテンソル分解法は、テンソル完了タスクを解決するために活発に開発されている。 しかし、標準テンソル分解モデルは、正確なテンソル完備化に制限のある各モードに沿った次元の関係を学習するために設計されていない。 また、以前に開発されたテンソル分解モデルでは、関係をモデル化するために次元内の関係間の事前の知識が必要であり、取得するのにコストがかかる。 本稿では,テンソルの欠落を正確に予測するために,TGL(Tensor Decomposition Learning Global and Local Structures)を提案する。 TGLは因子行列でテンソルを再構成し、GNNで局所構造を学習する。 TGLをベースラインとデータセットで評価するために、大規模な実験が行われた。

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