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层次矩阵分解
一种矩阵分解技术，能够捕捉数据在多个抽象层次上的结构，通过按层次组织因子来建模复杂关系。
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层次奇异值分解（HSVD）
传统SVD的扩展，适用于层次数据结构，生成按树形结构组织的奇异向量，以表示多尺度依赖关系。
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层次非负矩阵分解（HNMF）
NMF的变体，在施加非负性约束的同时发现因子中的层次结构，常用于具有子主题关系的主题分析。
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因子树
树形数据结构，其中每个节点代表一个潜在因子，父子关系编码了数据底层概念之间的层次依赖关系。
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层次核矩阵
通过整合实例间的层次关系构建的相似性矩阵，其中相似度计算考虑了层次结构中的路径。
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多尺度表示学习
同时学习不同粒度的潜在向量的过程，从最一般到最具体，以捕捉多个细节层次的信息。
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层次正则化
添加到损失函数中的惩罚项，用于鼓励因子遵循预定义或学习到的层次结构，促进层级间的一致性。
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层次张量分解
矩阵分解到张量（多维数组）的泛化，能够尊重并揭示多轴数据中固有的层次结构。
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层次矩阵聚类
将矩阵分解与层次聚类相结合的方法，其中潜在因子用于在层次结构的每个级别定义聚类。
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层次混合模型
一种混合模型类型，其中混合组件本身以层次方式组织，允许对更广泛群体内的子群体进行更精细建模。
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分解深度
定义因子层次结构中级别数量的参数，控制表示的粒度和模型捕获嵌套结构的能力。
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因子传播
信息或约束沿着因子层次结构传递的机制，通常从父节点向子节点传播以确保一致性。
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层次关联矩阵
编码元素与层次结构不同级别之间归属关系的二进制矩阵，用于连接各层之间的因子。
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层次分量分解（HCF）
将矩阵分解为一组按层次组织的分量（因子）的方法，每个分量在特定抽象级别捕获部分方差。
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用于分解的层次贝叶斯模型
在潜在因子上使用层次先验的概率框架，允许以严格方式同时推断因子和底层层次结构。
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按级别因子聚合
将层次结构中给定级别的因子组合以产生统一表示的操作，通常通过加权求和或平均值实现。
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分层梯度下降
一种优化算法，在更新模型参数时遵循层次结构，将梯度从因子树的顶部传播到底部。
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