Matrix completion with prior information in reproducing kernel Hilbert spaces
Authors:   , Giménez Febrer Pedro Juan 
Published: October 2023

In matrix completion, the objective is to recover an unknown matrix from a small subset of observed entries. Most successful methods for recovering the unknown entries are based on the assumption that the unknown full matrix has low rank. By having low rank, each of its entries are obtained as a function of a small number of coefficients which can be accurately estimated provided that there are enough available observations. Hence, in low-rank matrix completion the estimate is given by the matrix of minimum rank that fits the observed entries.

Besides low rankness, the unknown matrix might exhibit other structural properties which can be leveraged in the recovery process. In a smooth matrix, it can be expected that entries that are close in index distance will have similar values. Similarly, groups of rows or columns can be known to contain similarly valued entries according to certain relational structures. This relational information is conveyed through different means such as covariance matrices or graphs, with the inconvenient that these cannot be derived from the data matrix itself since it is incomplete. Hence, any knowledge on how the matrix entries are related among them must be derived from prior information.

This thesis deals with matrix completion with prior information, and presents an outlook that generalizes to many situations. In the first part, the columns of the unknown matrix are cast as graph signals with a graph known beforehand. In this, the adjacency matrix of the graph is used to calculate an initial point for a proximal gradient algorithm in order to reduce the iterations needed to converge to a solution. Then, under the assumption that the graph signals are smooth, the graph Laplacian is incorporated into the problem formulation with the aim to enforce smoothness on the solution. This results in an effective denoising of the observed matrix and reduced error, which is shown through theoretical analysis of the proximal gradient coupled with Laplacian regularization, and numerical tests.

The second part of the thesis introduces a framework to exploit prior information through reproducing kernel Hilbert spaces. Since a kernel measures similarity between two points in an input set, it enables the encoding of any prior information such as feature vectors, dictionaries or connectivity on a graph. By associating each column and row of the unknown matrix with an item in a set, and defining a pair of kernels measuring similarity between columns or rows, the missing entries can be extrapolated by means of the kernel functions. A method based on kernel regression is presented, with two additional variants aimed at reducing computational cost, and online implementation. These methods prove to be competitive with existing techniques, especially when the number of observations is very small.

Furthermore, mean-square error and generalization error analyses are carried out, shedding light on the factors impacting algorithm performance. For the generalization error analysis, the focus is on the transductive case, which measures the ability of an algorithm to transfer knowledge from a set of labelled inputs to an unlabelled set. Here, bounds are derived for the proposed and existing algorithms by means of the transductive Rademacher complexity, and numerical tests confirming the theoretical findings are presented.

Finally, the thesis explores the question of how to choose the observed entries of a matrix in order to minimize the recovery error of the full matrix. A passive sampling approach is presented, which entails that no labelled inputs are needed to design the sampling distribution; only the input set and kernel functions are required. The approach is based on building the best Nyström approximation to the kernel matrix by sampling the columns according to their leverage scores, a metric that arises naturally in the theoretical analysis to find an optimal sampling distribution.
A matrix completion, l'objectiu és recuperar una matriu a partir d'un subconjunt d'entrades observables. Els mètodes més eficaços es basen en la idea que la matriu desconeguda és de baix rang. Al ser de baix rang, les seves entrades són funció d'uns pocs coeficients que poden ser estimats sempre que hi hagi suficients observacions. Així, a matrix completion la solució s'obté com la matriu de mínim rang que millor s'ajusta a les entrades visibles. A més de baix rang, la matriu desconeguda pot tenir altres propietats estructurals que poden ser aprofitades en el procés de recuperació. En una matriu suau, pot esperar-se que les entrades en posicions pròximes tinguin valor similar. Igualment, grups de columnes o files poden saber-se similars. Aquesta informació relacional es proporciona a través de diversos mitjans com ara matrius de covariància o grafs, amb l'inconvenient que aquests no poden ser derivats a partir de la matriu de dades ja que està incompleta. Aquesta tesi tracta sobre matrix completion amb informació prèvia, i presenta metodologies que poden aplicar-se a diverses situacions. En la primera part, les columnes de la matriu desconeguda s'identifiquen com a senyals en un graf conegut prèviament. Llavors, la matriu d'adjacència del graf s'usa per calcular un punt inicial per a un algorisme de gradient pròxim amb la finalitat de reduir les iteracions necessàries per arribar a la solució. Després, suposant que els senyals són suaus, la matriu laplaciana del graf s'incorpora en la formulació del problema amb tal forçar suavitat en la solució. Això resulta en una reducció de soroll en la matriu observada i menor error, la qual cosa es demostra a través d'anàlisi teòrica i simulacions numèriques. La segona part de la tesi introdueix eines per a aprofitar informació prèvia mitjançant reproducing kernel Hilbert spaces. Atès que un kernel mesura la similitud entre dos punts en un espai, permet codificar qualsevol tipus d'informació tal com vectors de característiques, diccionaris o grafs. En associar cada columna i fila de la matriu desconeguda amb un element en un set, i definir un parell de kernels que mesuren similitud entre columnes o files, les entrades desconegudes poden ser extrapolades mitjançant les funcions de kernel. Es presenta un mètode basat en regressió amb kernels, amb dues variants addicionals que redueixen el cost computacional. Els mètodes proposats es mostren competitius amb tècniques existents, especialment quan el nombre d'observacions és molt baix. A més, es detalla una anàlisi de l'error quadràtic mitjà i l'error de generalització. Per a l'error de generalització, s'adopta el context transductiu, el qual mesura la capacitat d'un algorisme de transferir informació d'un set de mostres etiquetades a un set no etiquetat. Després, es deriven cotes d'error per als algorismes proposats i existents fent ús de la complexitat de Rademacher, i es presenten proves numèriques que confirmen els resultats teòrics. Finalment, la tesi explora la qüestió de com triar les entrades observables de la matriu per a minimitzar l'error de recuperació de la matriu completa. Una estratègia de mostrejat passiva és proposada, la qual implica que no és necessari conèixer cap etiqueta per a dissenyar la distribució de mostreig. Només les funcions de kernel són necessàries. El mètode es basa en construir la millor aproximació de Nyström a la matriu de kernel mostrejant les columnes segons la seva leverage score, una mètrica que apareix de manera natural durant l'anàlisi teòric.