一种带约束的非负矩阵分解方法及求解方法

摘要

本发明公开一种带约束的非负矩阵分解方法及求解方法，矩阵分解是将一个稀疏矩阵R分解为两个矩阵U和V的乘积的过程，从而用于预测稀疏矩阵R中未知值，因此广泛应用于各类推荐系统中。而非负矩阵分解在此基础上加上了U,V两个矩阵中所有元素均为非负的约束，使结果对于实际应用而言更具有可解释性。常见的非负矩阵分解方法往往较为复杂难以进一步增加其他约束条件，从而限制了其扩展性。本发明提出了一种易于扩展的，同时对矩阵R中未知值具有较高预测准确度的非负矩阵分解方法，并给出了其在推荐系统中应用的具体实施步骤。

主权项

一种带约束的非负矩阵分解方法及求解方法，其特征在于，包括如下部分：1)带约束的非负矩阵分解算法；2)基于随机梯度下降的分布式矩阵分解求解方法。