典型文献
基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法
文献摘要：
随着数据采集密集化程度的提高,不同领域产生了大量具备曲线特征的函数型数据.这类数据具有多源性和多态性特征,且其离散采样点通常呈现大规模缺失、取值非负的特点.文章针对非负函数型数据的缺失处理展开讨论:在梳理了单视角和多视角数据插补方法的基础上,引入非负约束,采用函数型数据分析方法,试图将非负矩阵分解、多视角学习以及矩阵填充进行融合,构造一种基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法,并给出了交替迭代更新求解算法.模拟和实例数据修复表明,与现有的单视角函数型数据填充方法相比,新方法不仅具有较好的数据修复效果,而且具备明显的计算时间优势.
文献关键词：
多视角学习;矩阵填充;非负矩阵分解;函数型数据分析
中图分类号：
作者姓名：
薛娇;傅德印;韩海波;高海燕
作者机构：
兰州财经大学统计学院,兰州730020
文献出处：
引用格式：
[1]薛娇;傅德印;韩海波;高海燕-.基于多视角学习的非负函数型矩阵填充算法)[J].统计与决策,2022(07):5-11
A类：
B类：
多视角学习,矩阵填充,填充算法,曲线特征,多源性,多态性,采样点,展开讨论,单视,多视角数据,数据插补,插补方法,非负约束,函数型数据分析,数据分析方法,非负矩阵分解,交替迭代,迭代更新,求解算法,数据修复,填充方法,修复效果,计算时间
AB值：
0.335933
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