論文の概要: Tailed Low-Rank Matrix Factorization for Similarity Matrix Completion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19550v1
- Date: Sun, 29 Sep 2024 04:27:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:03:01.364000
- Title: Tailed Low-Rank Matrix Factorization for Similarity Matrix Completion
- Title（参考訳）: 類似行列補完のためのテーラー低ランク行列分解法
- Authors: Changyi Ma, Runsheng Yu, Xiao Chen, Youzhi Zhang,
- Abstract要約: similarity Completion Matrixは多くの機械学習タスクの中核にある基本的なツールとして機能する。
この問題に対処するために、類似行列理論(SMC)法が提案されているが、それらは複雑である。
提案手法は,PSD特性を解析して推定プロセスを導出し,低ランク解を保証するために非低ランク正規化器を組み込む2つの新しい,スケーラブルで効果的なアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.542166904874147
- License:
- Abstract: Similarity matrix serves as a fundamental tool at the core of numerous downstream machine-learning tasks. However, missing data is inevitable and often results in an inaccurate similarity matrix. To address this issue, Similarity Matrix Completion (SMC) methods have been proposed, but they suffer from high computation complexity due to the Singular Value Decomposition (SVD) operation. To reduce the computation complexity, Matrix Factorization (MF) techniques are more explicit and frequently applied to provide a low-rank solution, but the exact low-rank optimal solution can not be guaranteed since it suffers from a non-convex structure. In this paper, we introduce a novel SMC framework that offers a more reliable and efficient solution. Specifically, beyond simply utilizing the unique Positive Semi-definiteness (PSD) property to guide the completion process, our approach further complements a carefully designed rank-minimization regularizer, aiming to achieve an optimal and low-rank solution. Based on the key insights that the underlying PSD property and Low-Rank property improve the SMC performance, we present two novel, scalable, and effective algorithms, SMCNN and SMCNmF, which investigate the PSD property to guide the estimation process and incorporate nonconvex low-rank regularizer to ensure the low-rank solution. Theoretical analysis ensures better estimation performance and convergence speed. Empirical results on real-world datasets demonstrate the superiority and efficiency of our proposed methods compared to various baseline methods.
- Abstract（参考訳）: 類似度行列は、多くの下流機械学習タスクの中核にある基本的なツールとして機能する。
しかし、欠落したデータは避けられず、しばしば不正確な類似性行列をもたらす。
この問題に対処するため, 類似行列補完法(SMC)が提案されているが, Singular Value Decomposition (SVD) 演算による計算の複雑さに悩まされている。
計算複雑性を低減するため、行列因子化(MF)技術はより明示的で、低ランクなソリューションを提供するために頻繁に適用されるが、非凸構造に苦しむため、正確な低ランクの最適解を保証することはできない。
本稿では,より信頼性が高く効率的なソリューションを提供する新しいSMCフレームワークを提案する。
具体的には,PSD(Positive Semi-Definiteness)特性を利用して完成過程を導出するだけでなく,最適かつ低ランクな解を実現するために,慎重に設計されたランク最小化正規化器をさらに補完する。
基礎となるPSD特性と低ランク特性がSMC性能を改善するというキーインサイトに基づいて、PSD特性を探索し、非凸低ランク正規化器を組み込んで低ランク解を確実にする2つの新しい、スケーラブルで効果的なアルゴリズムSMCNNとSMCNmFを提案する。
理論的解析により、より良い推定性能と収束速度が保証される。
実世界のデータセットにおける実験結果から,提案手法が様々なベースライン手法よりも優れていることを示す。
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