發(fā)布時間：2019-06-20 10:53

【摘要】：影響程度分析分為獨立影響程度分析和聯(lián)合影響程度分析。傳統(tǒng)的影響程度分析方法難以兼顧二者,并且在分析的過程中受困于影響因素數(shù)目過多以及因素之間復(fù)共線性的干擾。部分方法甚至難以應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)集,這些問題無疑阻礙了方法分析準(zhǔn)確率的提升以及廣泛應(yīng)用。于是基于此提出了基于張量分解與重建的多因素影響程度分析方法(MAT),消除了影響因素之間的復(fù)共線性,全面而準(zhǔn)確地分析了單一因素的獨立影響程度和多因素的聯(lián)合影響程度。通過在真實大規(guī)模移動通信數(shù)據(jù)集上的實驗,驗證了MAT方法的有效性和準(zhǔn)確性。
[Abstract]:The analysis of influence degree is divided into independent influence degree analysis and joint influence degree analysis. The traditional influence degree analysis method is difficult to take into account the two, and in the process of analysis, it is trapped by the excessive number of influencing factors and the interference of complex collinearity between factors. Some methods are even difficult to deal with large-scale data sets, which undoubtedly hinder the improvement of the accuracy of method analysis and its wide application. Based on this, a multi-factor influence degree analysis method based on tensor decomposition and reconstruction, (MAT), is proposed to eliminate the complex collinearity among the influencing factors, and the independent influence degree of a single factor and the joint influence degree of multiple factors are analyzed comprehensively and accurately. The effectiveness and accuracy of MAT method are verified by experiments on real large-scale mobile communication data sets.
【作者單位】： 北京大學(xué)機器感知與智能教育部重點實驗室;北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61170003)
【分類號】：O183.2;TP311.13

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本文編號：2503163