【摘 要】
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稀疏低秩矩阵分解是数据处理领域中的一类重要问题。理论和应用研究均已表明,传统的L1模型的分解能力尚有较大的提高空间。本文采用一类非凸函数逼近矩阵的秩和稀疏度,提出了
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11701538,11771408),山东省自然科学基金项目(ZR2017MA027)资助
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稀疏低秩矩阵分解是数据处理领域中的一类重要问题。理论和应用研究均已表明,传统的L1模型的分解能力尚有较大的提高空间。本文采用一类非凸函数逼近矩阵的秩和稀疏度,提出了新的稀疏低秩矩阵分解模型,并在ADMM算法框架下发展了高效的数值求解算法。由于算法中迭代子问题的求解均具有显式形式,算法的计算精度和时间复杂度得以控制。数值模拟实验表明,本文模型在较强稀疏的情形下,分解出的低秩和稀疏矩阵的准确性和成功率相较于L1模型具有优势。
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