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面向时序数据的矩阵分解

         

摘要

研究一类特殊的矩阵分解问题:对由多个对象在一组连续时间点上产生的数据构成的矩阵R,寻求把它近似地分解为两个低秩矩阵U和V的乘积,即R≈UT×V.有为数众多的时间序列分析问题都可归结为所研究问题的求解,如金融数据矩阵的因子分析、缺失交通流数据的估计等.提出了该问题的概率图模型,进而由此导出了其约束优化模型,最终给出了模型的求解算法.在不同的数据集上进行实验验证了该模型的有效性.

著录项

  • 来源
    《软件学报》 |2015年第9期|2262-2277|共16页
  • 作者单位

    华南理工大学经济与贸易学院;

    广东广州 510006;

    中山大学计算机软件研究所;

    广东广州 510275;

    中山大学计算机软件研究所;

    广东广州 510275;

    中山大学计算机软件研究所;

    广东广州 510275;

    中国电信股份有限公司广东研究院;

    广东广州 510630;

    中国电信股份有限公司广东研究院;

    广东广州 510630;

    华南理工大学经济与贸易学院;

    广东广州 510006;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    矩阵分解; 时间序列数据; 概率图模型; 缺失估计; 低秩近似;

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