基于ADMM的分布式矩阵分解
摘要 | 第3-4页 |
ABSTRACT | 第4页 |
主要符号对照表 | 第10-11页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究意义及目的 | 第11-14页 |
1.2 本文贡献 | 第14-15页 |
1.3 本文结构 | 第15-17页 |
第二章 基础知识 | 第17-25页 |
2.1 符号说明 | 第17页 |
2.2 矩阵分解 | 第17-18页 |
2.3 基于ALS的分布式矩阵分解 | 第18-19页 |
2.4 基于SGD的分布式矩阵分解 | 第19-21页 |
2.5 ADMM简介 | 第21-22页 |
2.6 本章小结 | 第22-25页 |
第三章 基于ADMM的分布式矩阵分解 | 第25-43页 |
3.1 大规模矩阵分解问题的分割策略 | 第25-30页 |
3.1.1 适用于ALS的分割策略 | 第26-27页 |
3.1.2 适用于SGD的分割策略 | 第27-28页 |
3.1.3 适用于ADMM的分割策略 | 第28-30页 |
3.2 分布式ADMM | 第30-31页 |
3.3 随机分布式ADMM | 第31-38页 |
3.3.1 更新V | 第31-32页 |
3.3.2 批处理学习 | 第32-38页 |
3.3.3 随机学习 | 第38页 |
3.4 调度策略分析 | 第38-40页 |
3.5 复杂度分析 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-43页 |
第四章 实验结果和分析 | 第43-55页 |
4.1 实验设置 | 第43-47页 |
4.1.1 实验平台 | 第43页 |
4.1.2 实验数据集 | 第43-45页 |
4.1.3 基准算法介绍 | 第45-46页 |
4.1.4 参数设置 | 第46-47页 |
4.2 实验结果 | 第47-53页 |
4.2.1 准确性和运行效率实验 | 第47-50页 |
4.2.2 可扩展性实验 | 第50-51页 |
4.2.3 超参数敏感度实验 | 第51-53页 |
4.3 本章小结 | 第53-55页 |
第五章 全文总结 | 第55-57页 |
5.1 结论 | 第55页 |
5.2 展望 | 第55-57页 |
参考文献 | 第57-61页 |
致谢 | 第61-63页 |
攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63-65页 |
攻读学位期间参与的项目 | 第65-67页 |