本文探讨了张量分解在机器学习中的应用，提出了多种模型和方法，如广义低秩张量分解和时空耦合图卷积网络，以提高数据处理的准确性和效率。这些方法在社交网络和动态服务质量预测等领域表现出色，展示了张量网络在大规模数据分析中的潜力。