ABSTRACT En i sig icke-negativ latent faktormodell föreslås för att extrahera icke-negativa latenta faktorer från icke-negativa stora glesa matriser effektivt och effektivt. En single-element-beroende sigmoid funktion förbinder utdata latenta faktorer med beslut variabler, så att icke-negativitet begränsningar på utdata latenta faktorer alltid uppfylls och därmed framgångsrikt separeras från utbildningsprocessen med avseende på beslutsvariabler. Följaktligen kan den föreslagna modellen enkelt och snabbt byggas med utmärkt förutsägelsenoggrannhet. Experimentella resultat på en industriell storlek gles matris ges för att verifiera dess enastående prestanda och lämplighet för industriella tillämpningar. INDEX TERMS Latent faktorer, non-negativitet, matris factorization, non-negative big glese matris, big data, recommender system.
Icke-Negativ latent faktor modeller har publicerats för att uppfylla denna begränsning på faktorerna REF.
A Novel Approach to Extracting Non-Negative Latent Factors From Non-Negative Big Sparse Matrices
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}