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在線多任務學習（MTL）算法大多利用單個權(quán)重矩陣約束任務相關性，且該約東較為嚴格，在實踐中難為此，提出一種改算法，通過將權(quán)重矩陣分解為2個子矩陣來克服上述約第跡-范數(shù)正規(guī)化，獲得低秩相關結(jié)構(gòu)。利用正規(guī)化項對第2個子矩陣進行個性化任務的群確定個性化模用投影梯度算法對子矩陣應學習并獲得最優(yōu)解。實表明，該算法相對于最優(yōu)性后驗模型可實現(xiàn)次線性遺憾，其預測精速度優(yōu)于TRML圾郵件數(shù)據(jù)集上的累差率可降至4.97%
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