张量分解因其在多维数据中捕获潜在因素的固有能力而获得了越来越多的兴趣，该数据具有许多应用程序，例如推荐系统和电子健康记录（EHR）挖掘。已经提出了Parafac2及其变体来解决不规则的张量，其中一种张量模式不对齐，例如，EHR中推荐系统或患者的不同用户可能具有不同的记录。 PARAFAC2已成功应用于EHRS，用于提取有意义的医学概念（表型）。尽管有最近的进步，但当前模型的可预测性和可解释性并不令人满意，这限制了其用于下游分析的效用。在本文中，我们提出了多个多任务学习的多个监督不规则张量分解。多个多个可以灵活地包含静态（例如，院内死亡率预测）和连续或动态（例如，通风的需求）任务。通过通过下游预测任务监督张量分解并利用来自多个相关预测任务的信息，Multipar不仅可以产生更有意义的表型，而且可以为下游任务提供更好的预测性能。我们在两个现实世界中的EHR数据集上进行了广泛的实验，以证明Multipar是可扩展的，并且与现有的最新方法相比，具有更有意义的亚组和更强的预测性能，可以更好地张紧张量。
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