論文の概要: Triple Simplex Matrix Completion for Expense Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15275v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 18:25:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 22:11:16.482451
• Title: Triple Simplex Matrix Completion for Expense Forecasting
• Title（参考訳）: 拡張予測のための三重単純行列補完
• Authors: Cheng Qian and Lucas Glass and Nikos Sidiropoulos
• Abstract要約: 本稿では,潜在空間における特定の費用パターンに関連するプロジェクトの可能性を学習し,コストを予測する制約付き非負行列補完モデルを提案する。 2つの実データセットから得られた結果は、最先端のアルゴリズムと比較して提案手法の有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.52704888524571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Forecasting project expenses is a crucial step for businesses to avoid budget overruns and project failures. Traditionally, this has been done by financial analysts or data science techniques such as time-series analysis. However, these approaches can be uncertain and produce results that differ from the planned budget, especially at the start of a project with limited data points. This paper proposes a constrained non-negative matrix completion model that predicts expenses by learning the likelihood of the project correlating with certain expense patterns in the latent space. The model is constrained on three probability simplexes, two of which are on the factor matrices and the third on the missing entries. Additionally, the predicted expense values are guaranteed to meet the budget constraint without the need of post-processing. An inexact alternating optimization algorithm is developed to solve the associated optimization problem and is proven to converge to a stationary point. Results from two real datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method in comparison to state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: 予算超過やプロジェクトの失敗を避けるためには,プロジェクト費用の予測が重要なステップである。 伝統的に、これは金融アナリストや時系列分析のようなデータサイエンス技術によって行われてきた。 しかし、これらのアプローチは不確実であり、特にデータポイントが限られたプロジェクトの開始時に計画された予算とは異なる結果を生み出す可能性がある。 本稿では,潜在空間における特定の費用パターンに関連するプロジェクトの可能性を学習し,コストを予測する制約付き非負行列補完モデルを提案する。 モデルは3つの確率的単純度に制約され、そのうちの2つは係数行列に、3つは欠落するエントリに制約される。 さらに、予測経費値は、後処理を必要とせずに予算制約を満たすことが保証される。 関連する最適化問題を解くために,不正確な交互最適化アルゴリズムが開発され,定常点に収束することが証明される。 2つの実データから得られた結果は,最先端アルゴリズムと比較して提案手法の有効性を示す。

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