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J-GLOBAL ID：202002236227298108   整理番号：20A0828281

加速近接交互線形化最小化により解いたスパース因子分解による行列完備化【JST・京大機械翻訳】

Matrix Completion via Sparse Factorization Solved by Accelerated Proximal Alternating Linearized Minimization

著者 (3件)： Fan Jicong (Department of Electronic Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR, China) ,  Zhao Mingbo (School of Information Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Chow Tommy W.S. (Department of Electronic Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong SAR, China)
資料名： IEEE Transactions on Big Data  (IEEE Transactions on Big Data)
巻： 6  号： 1  ページ： 119-130  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2442A  ISSN： 2332-7790  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典的行列完了法は,行列がしばしば高ランクであるため,複数の部分空間から引き出されたデータの欠落したエントリーを回復するのに効果的ではない。最近,問題を解決するために,いくつかの進歩したマトリックス完了法が提案されたが,それらは大規模なマトリックスと大きなデータ問題に対してスケーラブルではない。本論文では,多重部分空間データ上の行列完成のためのスパース因数分解法を提案した。この方法は,与えられた不完全行列を高密度行列とスパース行列に分解し,一方,観測されたエントリーの因数分解誤差を最小化した。最適化問題を解決するために,加速された近位交互線形化最小化(APALM)アルゴリズムを提案した。交替,線形化,非凸性,および外挿による非自明なタスクとして,APALMの収束を証明した。APALMは,非平滑正則化による行列因数分解のような大きなクラスの最適化問題を解くことができる。さらに,次元r_0r0のkk部分空間から引き出されたデータから成るm×nmのn行列を復元するために,行列完了法で必要とされる観測されたエントリーの数はO(nr_0klogn)O(nr0klogn)であり,多重部分空間データと高ランク行列に関するこの方法の優位性を理論的に証明した。提案した行列完了法を,合成データと実際の協調フィルタリング問題に関する最先端技術と比較した。実験結果は,提案方法が効率的に大きなマトリックスを扱うことができて,高い回収精度を提供することができることを確証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *因数分解 ,  スパース行列 ,  密度行列 ,  正則化 ,  多重化 ,  アルゴリズム ,  凸形 ,  外挿法 ,  最適化問題
準シソーラス用語： 協調フィルタリング ,  行列因数分解 ,  部分空間 ,  *因子分解 ,  *線形化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 加速 ,  線形化 ,  最小化 ,  因子分解 ,  行列