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基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法

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本发明涉及一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法，包括以下步骤；步骤一，将待解决的问题通过FunkSVD算法降维分解为两个低秩的矩阵，步骤二，将用户和物品均映射至k维空间中；在k维空间下，对应k个隐藏因子；将物品和用户对应在k维空间上，利用梯度下降的过程优化分布结果；步骤三，采用梯度下降算法进行求解，得出模型。本发明提供了一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法；能够提高矩阵分解SVD算法的模型构建效率。

著录项

公开/公告号CN113987742A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-01-28

原文格式PDF
申请/专利权人东华大学;
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申请/专利号CN202111074435.7
发明设计人王宏健;任述明;李靖予;卢婷;刘国华;黄秋波;
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申请日2021-09-14
分类号G06F30/20(20200101);G06F17/16(20060101);G06F113/12(20200101);G06F119/02(20200101);
代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;
代理人薛伯奇
地址 201620 上海市松江区人民北路2999号
入库时间 2023-06-19 14:01:55

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