【摘 要】
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在大数据预测中,通常采用SGD_LF模型对高维稀疏矩阵中的缺失数据进行预测。由于SGD_LF模型仅有L 2正则化项对目标函数进行约束,不能调整隐因子的分布,这样导致模型不能很好地
【机 构】
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西华师范大学计算机学院,西南交通大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61871330);国家大学生创新创业专项基金项目(201510638047,201810638020x);四川省教育厅重点项目(15ZA048,13ZA0015);四川省科技厅支撑项目(2018GFW0151);西华师范大学英才基金资助课题(17YC150,17YC149)
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在大数据预测中,通常采用SGD_LF模型对高维稀疏矩阵中的缺失数据进行预测。由于SGD_LF模型仅有L 2正则化项对目标函数进行约束,不能调整隐因子的分布,这样导致模型不能很好地描述目标矩阵中实体特性,损失了模型精度。用FOBOS算法构造一个同时用L 1和L 2限制目标函数的弹性网络ENLF模型,ENLF很好地调整隐因子的分布并提高了模型性能。为了进一步提高ENLF模型的性能,在其中加入偏差,构造BENLF模型。在大型商业数据集上的实验表明,ENLF和BENLF模型的预测精度和模型稀疏性等性能有显著提高。
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