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软件学报 2015
面向时序数据的矩阵分解DOI: 10.13328/j.cnki.jos.004718, PP. 2262-2277 Keywords: 矩阵分解,时间序列数据,概率图模型,缺失估计,低秩近似 Abstract: 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.
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