第1章  绪论
  1.1  数据补全的背景与意义
  1.2  数据缺失原因及补全基本概念
    1.2.1  数据缺失的原因
    1.2.2  数据补全的基本概念
  1.3  数据补全的研究现状
    1.3.1  基于向量的数据补全方法
    1.3.2  基于矩阵的数据补全方法
    1.3.3  基于张量的数据补全方法
  本章小结
  参考文献
第2章  数据补全中的代数结构与矩阵分解
  2.1  代数结构
    2.1.1  向量与矩阵
    2.1.2  高阶张量
    2.1.3  高阶张量的结构
    2.1.4  高阶张量的矩阵化和向量化
    2.1.5  特殊代数结构
    2.1.6  三类具有特殊结构的矩阵
  2.2  矩阵分解
    2.2.1  特征值分解
    2.2.2  奇异值分解
    2.2.3  随机奇异值分解
  2.3  动态模态分解
  本章小结
  参考文献
第3章  数据补全中的基本运算
  3.1  Kronecker积定义
    3.1.1  基本定义
    3.1.2  Khatri-Rao积
  3.2  Kronecker积基本性质
    3.2.1  结合律与分配律
    3.2.2  矩阵相乘
    3.2.3  求逆矩阵
    3.2.4  向量化
  3.3  Kronecker积特殊性质
    3.3.1  矩阵的迹
    3.3.2  矩阵的Frobenius范数
    3.3.3  矩阵的行列式
    3.3.4  矩阵的秩
  3.4  朴素Kronecker分解
    3.4.1  定义
    3.4.2  permute概念
    3.4.3  求解过程
  3.5  广义Kronecker分解
  3.6  模型参数压缩
  本章小结
  参考文献
第4章  数据补全的基本方法
  4.1  数据缺失机制
    4.1.1  完全随机缺失
    4.1.2  随机缺失
    4.1.3  非随机缺失
  4.2  数据补全的基本方法
    4.2.1  数据补全方法分类及补全性能评价指标
    4.2.2  基于传统统计学的数据补全方法
    4.2.3  基于机器学习的缺失值补全方法
    4.2.4  基于张量分解的数据补全方法
  本章小结
  参考文献
第5章  低秩张量补全
  5.1  低秩张量补全模型研究现状
  5.2  基于多重TNN的LRTC
  5.3  基于T-SVD的LRTC
  本章小结
  参考文献
第6章  p-shrinkage范数张量数据补全方法
  6.1  张量的基本核范数
  6.2  截断p-shrinkage范数的张量数据补全方法
    6.2.1  截断p-shrinkage范数
    6.2.2  LRTC-PTNN模型
    6.2.3  实验过程及其分析
  6.3  加权与截断核范数的张量补全方法
    6.3.1  加权截断核范数补全模型及算法
    6.3.2  基于时空交通数据实验过程及分析
  本章小结
  参考文献
第7章  时空交通数据的非负低秩张量补全
  7.1  非负低秩张量补全发展现状
  7.2  非负张量基础
  7.3  NWLRTC模型及算法
    7.3.1  NWLRTC模型
    7.3.2  NWLRTC算法
  7.4  实验过程及分析
    7.4.1  实验数据
    7.4.2  数据缺失设置
    7.4.3  实验分析
  本章小结
  参考文献
第8章  低秩张量补全的交通预测
  8.1  面向缺失数据集的交通预测研究现状
    8.1.1  问题描述
    8.1.2  问题研究现状
  8.2  交通图定义
    8.2.1  拉普拉斯卷积正则项
    8.2.2  LLATC算法架构
    8.2.3  LLATC算法
  8.3  实验过程及分析
    8.3.1  实验数据
    8.3.2  数据缺失设置
    8.3.3  实验结果分析
  本章小结
  参考文献
第9章  多源数据融合的交通出行数据补全
  9.1  多源数据融合交通补全研究现状
  9.2  多源交通数据特点分析
    9.2.1  数据采集的类型和方式
    9.2.2  交通数据的存储与分析
  9.3  截断l2,p范数低秩补全模型
    9.3.1  截断l2,p范数
    9.3.2  LRTC-P2TN模型
    9.3.3  多源数据融合张量补全框架
  9.4  实验过程及分析
    9.4.1  数据准备
    9.4.2  单源数据缺失补全实验
    9.4.3  多源缺失数据补全实验
    9.4.4  LRTC-P2TN算法模型与其他模型比较
  本章小结
  参考文献