矩阵分解在热带和混合热带线性代数中的应用

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矩阵分解在机器学习和数据挖掘中有广泛应用，包括协同过滤推荐系统、降维、数据可视化和社区检测。本文基于热带代数和几何在机器学习领域的最新成果，研究了两个涉及矩阵分解的问题。我们提出了一种改进的算法来解决热带矩阵分解问题，并通过将传统矩阵乘法与热带乘法相结合来探讨了近似分解的第二种形式。我们还展示了新算法的有效性并在推荐系统上进行了应用，并取得了有希望的结果。

本文介绍了矩阵分解在机器学习和数据挖掘中的应用，包括协同过滤推荐系统、降维、数据可视化和社区检测。作者提出了一种改进的算法来解决热带矩阵分解问题，并探讨了近似分解的第二种形式。新算法在推荐系统上应用并取得了有希望的结果。