对称加权算法对数据矩阵补全的优化研究

摘要：

数据分析中存在数据集矩阵缺失,可用数据矩阵补全缺失数据元素,高效的补全数据矩阵算法可从算法精度等方面优化提升.为此提出对称加权(S W)算法,首先,根据通用的矩阵补全模型,用正则化方法进行低秩矩阵分解补全;其次,对分解后的矩阵因子用共同的对称矩阵加权,得到新的矩阵补全模型和正则化加权函数;最后,结合块坐标下降和交替最小二乘法优化算法,迭代得到目标函数最优解,获得数据补全的最优补全矩阵.仿真结果表明,与APALM,IRSVF和IRNN算法相比,对称加权算法在数据矩阵补全的精度和算法收敛速度方面均有较好提升.

关键词：矩阵分解;数据补全;对称加权;正则化

所属期刊栏目：58

分类号：TP312(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;云南省重大科技专项计划

在线出版日期：2021-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：73-80