Daniel M.Dunlavy。；塔马拉·科尔达。；W.Philip Kegelmeyer 用于分析具有多个链接的数据的多线性代数。 （英语） Zbl 1238.15012号 Kepner，Jeremy（编辑）等人，线性代数语言中的图形算法。宾夕法尼亚州费城：工业与应用数学学会（SIAM）（ISBN 978-0-898719-90-1/hbk）。软件-环境-工具22，85-114（2011）。 摘要：张量是表示多链接图的有用工具，张量分解有助于同时合并所有链接类型的链接分析。邻接张量是通过堆叠每个链接类型的邻接矩阵而形成的，以形成一个三向数组。CANDECOMP/PARAFAC（CP）张量分解提供了有关多链接图的邻接张量的信息，类似于使用奇异值分解为单链接图的相邻矩阵生成的信息。CP张量分解生成特征向量，这些特征向量同时包含多链接图中每个节点的所有链接。特征向量可用于以多种方式分析文献计量数据，例如，分析来自工业和应用数学学会（SIAM）出版的期刊的五年出版数据。实验包括分析一组作品，区分同名不同作者的论文，预测论文发表的期刊。有关整个系列，请参见[Zbl 1221.05010号]. 引用于三文件 MSC公司： 15A69号 多线性代数，张量演算 05元50分 图和线性代数（矩阵、特征值等） 68第20页 信息存储和数据检索 关键词：多链接图；邻接张量；邻接矩阵；candecomp/parafac张量分解；奇异值分解；文献计量学数据 软件：TMG公司；算法862 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.M.Dunlavy}等人，Softw。环境。工具22，85--114（2011；Zbl 1238.15012）