奇异值阈值算法在Netflix问题中的应用研究

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矩阵填充问题有着广泛的应用,在数据挖掘界受到了越来越多的关注。本文把著名的Netflix问题化为矩阵填充问题并用奇异值阈值(SVT)算法求解。虽然SVT对许多矩阵填充问题是很有效的,但若直接应用于Netflix问题的数据会遇到一些困难。本文针对奇异值阈值方法在Netflix问题中的应用,实现了保持计算过程中矩阵稀疏性的代码编写,通过均值偏移修正明显改进了填充精度,针对问题关注的目标提出了平衡模型逼近与误差降低的可变阈值方法。另外,考虑到Netflix问题的数据带有时间属性,提出了简单的时间加权模型,在一定程度上提高了填充精度,但与预期效果仍存在一定的差距,尚需加以改进。
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