《基于矩阵分解的信息融合方法及应用》共7章，大体可分为3个部分：第一部分包括第1章和第2章，介绍了信息融合的基础知识；第二部分包括第3章至第5章，介绍了一些基于矩阵分解的信息融合方法；第三部分包括第6章和第7章，介绍了一些经典的异构网络模块识别算法，并总结了该领域的若干研究趋势。该书重点是第3章至第5章，该部分内容由浅入深、逐层递进，读者在阅读这部分内容时，需具备一定的高等数学、线性代数知识。该书内容主要来源于笔者攻读博士学位期间的工作和在看文献的过程中萌生出的一系列想法，因此，有必要将该书的主要体系结构和特色做一简单说明，以区别于其他信息融合和机器学习著作。该书主要针对现有信息融合方法中的不足，分别研究了基于对称非负矩阵分解的信息融合模型、考虑图正则化的对称非负矩阵分解融合模型和基于对称非负矩阵分解的预测模型，并将其应用到跨模态信息检索任务中。
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