高维数据降维中SVD与CUR分解对比分析曾琦;李国盛;郭云鹏;曾圆;张凤娟【摘 要】在大数据分析和处理中有许多常用的降维方法,在线性降维中典型的方法有SVD分解和CUR分解,但是对这两种方法的使用条件和实际效果研究甚少.基于此,通过对SVD与CUR分解原理和实验结果的探讨,分析了这两种降维方法的使用条件和实际效果.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2014(025)006【总页数】5页...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104978573 A(43)申请公布日 2015.10.14(21)申请号 CN201510391385.3(22)申请日 2015.07.06(71)申请人 河海大学    地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号(72)发明人 高红民 李臣明 王艳 谢科伟 陈玲慧 史宇清 (74...

相似矩阵补全过程一、问题定义对于基于用户的相似矩阵补全，矩阵的行表示用户，列表示物品，矩阵中的项表示用户对物品的评分。我们的目标是预测用户未评价的物品评分。对于基于物品的相似矩阵补全，矩阵的行表示物品，列表示用户，矩阵中的项表示用户对物品的评分。我们的目标是预测用户对未评价物品的评分。二、相似矩阵分解在基于用户的相似矩阵补全中，我们假设用户向量表示用户的兴趣，而物品向量表示物品的特征。在基于物品的...

2018•7（上）《科技传播》124信息科技探索在现代这个信息高速流通的时代，用户每天都会产生海量的数据，而根据大数据进行分析用户的偏好从而实现针对每个用户的精准化推荐也成为各个公司关注的焦点。而能够实现这个目的的算法已经成为公司的核心竞争力，如小红伞、今日头条、网易云音乐等App 就凭借其出的算法实现了精准营销在同类市场竞争中占据了优势。自90年代以来，学界涌现了大量的推荐算法模型，代表性的如...

gnn模型原理(一)GNN模型简介正则化一个5 5随机矩阵GNN（Graph Neural Network，图神经网络）是一种用于图数据的机器学习模型。在各个领域，如社交网络、推荐系统、生物信息学等，图数据都广泛存在，因此GNN模型被广泛应用于这些领域。本篇文章将逐步介绍GNN模型的相关原理。什么是GNN模型？GNN模型是一种可以学习和提取图数据中节点之间交互关系的神经网络模型。与传统的深度学习模...

概率矩阵分解 python概率矩阵分解（PMF）是一种用于推荐系统的技术，它是一种基于概率的机器学习方法，可以用来预测用户对物品的喜好程度。编程语言 Python 是一种非常流行的编程语言，广泛应用于人工智能、数据科学和机器学习等领域。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 实现概率矩阵分解。1. PMF 的基本原理在推荐系统中，我们通常会有一个用户-物品矩阵，其中每行代表一个用户，每列代表一...

随机矩阵分解算法在知识问答中的应用效果评估随机矩阵分解算法（Random Matrix Factorization）是一种用于推荐系统和数据挖掘的机器学习算法。它通过将用户-项目矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积来捕捉用户和项目之间的关系，并用于预测用户对未来项目的兴趣。近年来，随机矩阵分解算法在知识问答系统中的应用越来越受到关注。本文将评估随机矩阵分解算法在知识问答中的应用效果。一、引言知识问答系统是...

随机矩阵分解算法在特征提取中的应用效果评估随机矩阵分解算法是一种常用的机器学习算法，它在特征提取中有广泛的应用。本篇文章将对随机矩阵分解算法在特征提取中的应用效果进行评估。一、介绍随机矩阵分解算法是一种基于概率论和线性代数的算法，它通过将矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积，从而实现对矩阵的降维和特征提取。该算法通过引入随机性，能够有效处理大规模高维特征数据，并在保持原始特征信息的同时，减少特征维度，提高...

随机矩阵奇异值分解算法在语义分析中的应用效果评估随机矩阵奇异值分解（randomized matrix singular value decomposition，简称RSVD）算法是一种用于数据降维和特征提取的方法，近年来在语义分析领域中得到了广泛的应用。本文将评估随机矩阵奇异值分解算法在语义分析中的应用效果，探讨其在准确性、效率性以及可扩展性等方面的优势。1. 算法原理与步骤随机矩阵奇异值分解算...

随机矩阵理论在机器学习方法中的应用优化与效果评估随机矩阵理论（Random Matrix Theory，简称RMT）是一种研究矩阵随机性质的数学理论，该理论广泛应用于统计物理、无线通信、多天线技术等领域。近年来，研究者们开始将随机矩阵理论应用于机器学习方法中，以优化机器学习算法效果，并进行相应的效果评估。本文将探讨随机矩阵理论在机器学习方法中的应用优化和效果评估。一、随机矩阵理论在机器学习方法中的...