基于非负矩阵分解的缺失数据插补算法研究

发布时间：2018-10-22 18:57

【摘要】：供应链绩效分析依赖于真实的供应链绩效数据。对于供应链绩效诊断分析问题,由于节点企业众多,管理咨询常用的发放问卷、访谈等调研方式难以满足实际需求,数据质量也难以保证。重点探讨样本数据中的缺失值插补问题,主要面向缺失数据问题中的一般缺失模式,特别针对供应链绩效数据缺失问题。基于缺失数据处理技术及矩阵分解理论,给出有效的插补算法:基于非负矩阵分解的插补算法,通过数值实验证明了算法的有效性。该算法可以更为有效、准确、低成本地获得供应链上各节点企业的绩效数据。
[Abstract]:Supply chain performance analysis depends on real supply chain performance data. For the problem of supply chain performance diagnosis and analysis, it is difficult to meet the actual demand and ensure the quality of data because of the numerous node enterprises, the commonly used questionnaires, interviews and other research methods of management consulting. This paper focuses on the problem of missing value interpolation in sample data, which is mainly aimed at the general missing pattern of missing data, especially for the problem of missing supply chain performance data. Based on the missing data processing technology and matrix decomposition theory, an effective interpolation algorithm is presented: the interpolation algorithm based on non-negative matrix decomposition, and the validity of the algorithm is proved by numerical experiments. The algorithm is more effective, accurate and low cost to obtain the performance data of each node enterprise in the supply chain.
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;
【分类号】：F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2288025