基于张量模型的多因素影响程度分析方法

作     者：王卿云 李红燕 洪申达 WANG Qingyun;LI Hongyan;HONG Shenda

作者机构：北京大学机器感知与智能教育部重点实验室北京100871 北京大学信息科学技术学院北京100871 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2017年第53卷第17期

页      面：94-100,165页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61170003) 

主　　题：影响因素 影响程度分析 预处理 张量分解与重建 

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。