面向时序数据的矩阵分解?

被引：4

作者：

黄晓宇 ^{[1
,2
]}

潘嵘 ^{[2
]}

李磊 ^{[2
]}

梁冰 ^{[3
]}

陈康 ^{[3
]}

蔡文学 ^{[1
]}

机构：

[1] 华南理工大学经济与贸易学院

[2] 中山大学计算机软件研究所

[3] 中国电信股份有限公司广东研究院

来源：

软件学报 | 2015年 / 26卷 / 09期

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;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.004718

中图分类号：

O211.61 [平稳过程与二阶矩过程]; O151.21 [矩阵论];

学科分类号：

020208 ; 070103 ; 0714 ; 070104 ;

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.

引用

页码：2262 / 2277

页数：16

共 31 条

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