MahNMF: Manhattan Non-negative Matrix Factorization

• 类型：arxiv
• 标识：1207.3438
• 链接：https://arxiv.org/abs/1207.3438
• 主题：database
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：162
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：162
• OpenAlex被引：143
• 影响力被引：11
• TLDR：Manhattan NMF (MahNMF) is presented which minimizes the Manhattan distance between $X and $W^T H$ for modeling the heavy tailed Laplacian noise and improves the approximation accuracy iteratively for both MahNMF and its extensions.
• OpenAlex ID：W2120865781
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.1207.3438
• DOI：10.48550/arxiv.1207.3438
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/1207.3438
• OpenAlex更新：2026-08-03
• 待LLM分类：否
• 成熟度：research
• 场景：matrix-factorization、dimensionality-reduction
• 标题中文：MahNMF：曼哈顿非负矩阵分解
• TLDR中文：提出 Manhattan NMF（MahNMF），通过最小化 $X$ 与 $W^T H$ 之间的 Manhattan 距离建模重尾 Laplacian 噪声，并以迭代方式提升 MahNMF 及其扩展的近似精度。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]