基于张量模型的多因素影响程度分析方法

发布时间：2019-06-20 10:53

【摘要】：影响程度分析分为独立影响程度分析和联合影响程度分析。传统的影响程度分析方法难以兼顾二者,并且在分析的过程中受困于影响因素数目过多以及因素之间复共线性的干扰。部分方法甚至难以应对大规模数据集,这些问题无疑阻碍了方法分析准确率的提升以及广泛应用。于是基于此提出了基于张量分解与重建的多因素影响程度分析方法(MAT),消除了影响因素之间的复共线性,全面而准确地分析了单一因素的独立影响程度和多因素的联合影响程度。通过在真实大规模移动通信数据集上的实验,验证了MAT方法的有效性和准确性。
[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.
【作者单位】： 北京大学机器感知与智能教育部重点实验室;北京大学信息科学技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61170003)
【分类号】：O183.2;TP311.13

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本文编号：2503163