一种非线性表征的概率潜在因子张量模型OA
针对具有极度稀疏和不平衡的非负不完整数据的填补问题,文中提出了一种非线性表征的概率潜在因子张量模型。通过合理假设数据的概率分布作为先验信息,缓解了数据的稀疏性。利用非线性映射实现对数据中每一非负元素的非线性表征,提高了模型的表征能力。考虑到数据的不平衡性,对传统正则化项添加基于实例频率的权重,增加了正则化项的有效性和针对性。实验结果表明,所提模型在补全精度和时间成本方面较现有模型具有明显提升。
董佳英;宋燕;李明
上海理工大学理学院,上海200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093江苏海洋大学计算机工程学院,江苏连云港222005
计算机与自动化
非线性表征概率潜在因子张量模型实例频率非线性映射数据稀疏性CP分解不平衡分布正则项
《电子科技》 2025 (3)
P.7-15,9
国家自然科学基金(62073223)上海市自然科学基金(22ZR1443400)。
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