研究目的
研究时间动态矩阵分解技术在预测大规模协同演化时间序列中缺失值方面的有效性。
研究成果
所提出的时间动态矩阵分解方法能有效预测大规模协同演化时间序列中的缺失值,与传统方法相比,即使在较高缺失率下也展现出更优越的性能和效率。这些方法在并行计算环境下也表现出良好的可扩展性。
研究不足
所提出的方法旨在处理同质数据集,在未经进一步调整的情况下可能无法直接适用于异质数据集。
研究目的
研究时间动态矩阵分解技术在预测大规模协同演化时间序列中缺失值方面的有效性。
研究成果
所提出的时间动态矩阵分解方法能有效预测大规模协同演化时间序列中的缺失值,与传统方法相比,即使在较高缺失率下也展现出更优越的性能和效率。这些方法在并行计算环境下也表现出良好的可扩展性。
研究不足
所提出的方法旨在处理同质数据集,在未经进一步调整的情况下可能无法直接适用于异质数据集。
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