연속 인덱스 텐서 데이터를 위해 Tucker 분해를 일반화하는 기능적 베이지안 모델을 제안한다. 가우시안 프로세스를 사용하여 잠재 함수를 모델링하고, 효율적인 추론 알고리즘을 개발하여 대규모 데이터에 적용할 수 있다.
