[发明专利]基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法在审
| 申请号： | 202111074435.7 | 申请日： | 2021-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN113987742A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王宏健;任述明;李靖予;卢婷;刘国华;黄秋波 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/16;G06F113/12;G06F119/02 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 薛伯奇 |
| 地址： | 201620 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法，包括以下步骤；步骤一，将待解决的问题通过FunkSVD算法降维分解为两个低秩的矩阵，步骤二，将用户和物品均映射至k维空间中；在k维空间下，对应k个隐藏因子；将物品和用户对应在k维空间上，利用梯度下降的过程优化分布结果；步骤三，采用梯度下降算法进行求解，得出模型。本发明提供了一种基于SVD算法实现优化梯度下降过程的建模方法；能够提高矩阵分解SVD算法的模型构建效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 svd 算法 实现 优化 梯度 下降 过程 建模 方法 | ||
【主权项】：
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