知識ベース補完の問題は、3次元バイナリテンソル補完問題として定式化することができます。この観点から、正規テンソル分解（CP）（ヒッチコック, 1927）が自然な解決策のように思われますが、現在のCPの標準的な知識ベース補完ベンチマークでの実装は競合他社に後れを取っています。本研究では、知識ベース補完におけるCPの限界を理解することを目指します。まず、テンソル核ノルムに基づく新しい正則化項を提案し、その有効性を検証します。次に、述語またはその逆述語をデータセットに含める際の任意の選択に対して不変となる問題の再定式化を提示します。これらの2つの手法を組み合わせることで、CP分解を使用して複数のデータセットで現行の最先端技術を超えることができました。さらに進んだComplExモデルを使用することで、より優れた結果を得ることもできました。