论文笔记：All-at-once Optimization for Coupled Matrix and Tensor Factorizations
一、本文创新点
1、大家都清楚，如果有多组数据进行分析，缺失的数据的*度自然就低了，也更方便进行预测或天从，因此引起了大家对耦合张量，耦合矩阵研究的热潮。本文只要针对张量与矩阵耦合的问题（简称CMTF),提出了一种基于梯度优化的算法（称为CMTF-OPT）
2、CMTF-OPT的提出是针对已存在的ALS算法。
二、建模
问题的基本模型为：
下面先写出利用ALS算法解决的算法框架
三、CMTF-OPT