基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法
薛娇; 傅德印; 韩海波; 高海燕
2022-03-31
发表期刊统计与决策
卷号38期号:07页码:5-11
摘要随着数据采集密集化程度的提高,不同领域产生了大量具备曲线特征的函数型数据。这类数据具有多源性和多态性特征,且其离散采样点通常呈现大规模缺失、取值非负的特点。文章针对非负函数型数据的缺失处理展开讨论:在梳理了单视角和多视角数据插补方法的基础上,引入非负约束,采用函数型数据分析方法,试图将非负矩阵分解、多视角学习以及矩阵填充进行融合,构造一种基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法,并给出了交替迭代更新求解算法。模拟和实例数据修复表明,与现有的单视角函数型数据填充方法相比,新方法不仅具有较好的数据修复效果,而且具备明显的计算时间优势。
关键词多视角学习 矩阵填充 非负矩阵分解 函数型数据分析
DOI10.13546/j.cnki.tjyjc.2022.07.001
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收录类别北大核心 ; CSSCI
ISSN1002-6487
语种中文
原始文献类型学术期刊
中图分类号TP181;TP311.13
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/31849
专题统计与数据科学学院
校领导
作者单位兰州财经大学统计学院
第一作者单位统计与数据科学学院
推荐引用方式
GB/T 7714
薛娇,傅德印,韩海波,等. 基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法[J]. 统计与决策,2022,38(07):5-11.
APA 薛娇,傅德印,韩海波,&高海燕.(2022).基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法.统计与决策,38(07),5-11.
MLA 薛娇,et al."基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法".统计与决策 38.07(2022):5-11.
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