介绍一下稀疏非负张量分解的相关论文吧

稀疏非负张量分解（Sparse Non-negative Tensor Factorization）是一种用于数据降维和特征提取的方法，可以在高维数据中发现潜在的模式和结构。下面介绍几篇相关论文：

"Non-negative tensor factorization with sparsity constraints" (2007) - 这篇论文提出了一种基于L1范数稀疏性约束的非负张量分解方法。作者将稀疏性约束引入到损失函数中，并采用交替最小二乘法（Alternating Least Squares，ALS）算法进行求解。
"Sparse Non-negative Tucker Decomposition" (2011) - 这篇论文提出了一种基于Tucker分解的稀疏非负张量分解方法。作者将Tucker分解中的核张量加上L1正则化项，使得核张量中的元素可以被稀疏化。同时，作者还采用了交替方向乘积最小化（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）算法进行求解。
"Sparse nonnegative tensor factorization using alternating direction method of multipliers" (2012) - 这篇论文提出了一种基于ADMM算法的稀疏非负张量分解方法。作者将稀疏性约束和非负性约束引入到损失函数中，并采用ADMM算法进行求解。实验结果表明，该方法在降维和特征提取方面具有较好的性能。

总之，稀疏非负张量分解是一个研究热点，有许多相关的论文和方法。这些方法都旨在解决高维数据中的特征提取和模式发现问题，并在许多领域中得到了广泛的应用