Para peneliti telah memperkenalkan Graph-Regularized Riemannian Trust-Region Matrix Completion (GR-RTRMC), yang mengintegrasikan regularisasi graf ke dalam kerangka kerja RTRMC yang ada. Pendekatan ini memanfaatkan hubungan bawaan antara baris dan kolom untuk memodelkan ulang masalah sebagai optimasi tanpa kendala di manifold Grassmann.
- Metode ini mengintegrasikan regularisasi graf untuk menangkap korelasi antar elemen matriks.
- Metode ini memanfaatkan geometri batasan rank rendah untuk optimasi.
- Teknik ini bertujuan meningkatkan akurasi dan ketahanan pada data dengan korelasi baris atau kolom yang kuat.
Modifikasi ini dirancang untuk meningkatkan kinerja pelengkapan secara khusus dalam skenario di mana data dasar menunjukkan ketergantungan struktural yang signifikan.