会议论文《稀疏约束下非负矩阵分解的增量学习算法》提出了一种在稀疏约束条件下的非负矩阵分解增量学习方法。该算法能够有效处理大规模数据，提高计算效率和模型精度。通过引入稀疏性约束，增强了分解结果的可解释性。研究适用于图像处理、文本挖掘等领域，为非负矩阵分解技术提供了新的思路。
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