針對(duì)魯棒矩陣補(bǔ)全的加權(quán)冪分解方法

摘要： 矩陣補(bǔ)全旨在對(duì)部分觀測(cè)的矩陣進(jìn)行填充，在圖像修復(fù)、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域有著十分廣泛的研究。隨著核范數(shù)啟發(fā)式理論的提出，大量基于這一理論的方法被提出來更好地解決矩陣補(bǔ)全問題。其中一系列基于奇異值分解（SVD）的方法在求解矩陣補(bǔ)全問題中獲得了較好的性能，但SVD的操作也帶來了較大的計(jì)算復(fù)雜度。為了解決這一問題，冪分解（Power Factorization(PF)）模型被提出并應(yīng)用于矩陣...