基于谱正则化算法的大数据矩阵完备化研究

来源 :燕山大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xjtuzhanglei

【摘要】

：

矩阵完备化是基于部分观测数据来完成全部矩阵预测的问题.随着互联网技术的发展,大数据时代的来临,大数据矩阵中大多数据依然是空白的,需要补充,即大数据存在矩阵完备化的问

【作者】

：

王金甲闫利霄洪文学

【机构】

：

燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学电气工程学院

【出处】

：

燕山大学学报

【发表日期】

：

2014年5期

【关键词】

：

大数据矩阵完备化谱正则化核范数截断奇异值分解 big data matrix completion spectral regularization

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（61473339）,中国博士后科学基金资助项目（2014M561202）,河北省2014年度博士后专项资助项目（B2014010005）,首批“河北省青年拔尖人才”资助项目

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矩阵完备化是基于部分观测数据来完成全部矩阵预测的问题.随着互联网技术的发展,大数据时代的来临,大数据矩阵中大多数据依然是空白的,需要补充,即大数据存在矩阵完备化的问题.本文利用谱正则化模型和算法来解决大数据的矩阵完备化问题,该方法将矩阵完备化问题整理成核范数最小二乘问题,再通过截断奇异值分解、软输入算法和硬输入算法给出了一系列正则化低秩解.最后基于实际的Netflix 大数据的实验结果证明了本文的方法.

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