【摘 要】
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高维稀疏矩阵中包含如用户偏好和社区倾向等丰富信息,隐特征分析模型被证明能从高维稀疏矩阵中高效的挖掘出这些有用信息。随机梯度下降算法是构建隐特征分析模型的高效算法
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高维稀疏矩阵中包含如用户偏好和社区倾向等丰富信息,隐特征分析模型被证明能从高维稀疏矩阵中高效的挖掘出这些有用信息。随机梯度下降算法是构建隐特征分析模型的高效算法。由于随机梯度下降算法的优化算法能加速模型收敛性和提高模型的预测精度,因此本文基于标准的随机梯度下降算法,提出了5种隐特征分析优化模型,为了得到更好的预测精度本文将5种隐特征优化模型进行了集成,主要研究内容如下:（1）提出基于FOBOS和SPGD的方法来构建两种弹性网络隐特征模型,在该模型构建中同时采用L1和L2来约束目标函数,既可很好的防治模型过拟合和提高模型数据的稀疏性,也可以增加模型的精度预测。通过在大型工业数据集上的实验表明,模型的预测精度、数据稀疏性等性能都有显著提高。（2）提出基于动量、Nesterov加速和加速随机近端梯度的方法来构建三种加速隐特征预测模型。在模型训练中,通过不同程度的累加上一次梯度,使模型训练沿着最优解的方向寻优,大大提高模型的收敛速度。通过在大型工业数据集上的实验表明,模型的预测精度、收敛速度等性能都有显著提高。（3）为了使模型具有更高预测精度和鲁棒性,本文将基于标准随机梯度下降算法优化算法构建的5种优化模型进行了集成,大大增益了模型性能。
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