该文介绍了一种利用编码字典中关于张量模式的先验结构信息来获得稀疏编码的张量因子的多字典张量分解（MDTD）框架。实验证明，MDTD 相比无字典方法学习到更简洁的模型，且在重构质量、缺失值插补质量和张量秩的估计等方面均具有明显的改进，而且不会增加运行时间。