一种非凸随机优化框架下的矩阵补全算法研究

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摘  要：矩阵补全问题可转化为非凸优化问题进行求解，但在高维矩阵或海量数据场景下，传统优化方法易受“维数灾难”制约而难以有效实施。为提升求解效率，文章提出一种融合方差缩减技术的非凸随机优化算法MC_SVR。通过设计minibatch加速策略，该算法在保持计算精度的同时显著提升了运算效率。多组数据集实验表明，相较于传统方法，MC_SVR算法在收敛速度、补全精度等关键指标上均展现出显著优势，尤其在处理大规模矩阵补全问题时，其平均相对误差、迭代次数都有明显的变化。（剩余7609字）

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