近日，我院林铭炜教授课题组在大数据分析领域取得重要进展。课题组创新性地提出了一种融合神经网络的隐因子分析模型，通过结合神经网络的非线性建模优势与隐因子分析模型的高效性，显著提升了缺失数据估计精度。传统方法难以同时兼顾非线性建模与计算效率。针对这一难题，融合神经网络的隐因子分析模型利用神经网络捕捉数据复杂结构，同时融入隐因子分析框架以保证高效计算。实验表明，该模型在工业数据集上的估计精度最高提升了33.3%，且存储和计算效率优于现有方法。
研究成果以“Neural Networks-Incorporated Latent Factor Analysis for High-Dimensional and Incomplete Data”为题，发表于中科院一区TOP期刊、CCF B类期刊《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems》。该论文以福建师范大学为第一单位，第一作者为我院林铭炜教授，第二作者为我院2023级软件工程专硕研究生林兴宇同学。该研究工作得到国家自然科学基金（项目号：62272078）、福建省杰青基金（项目号：2022J06020）、福建省“雏鹰计划”青年拔尖人才项目（项目号：F21E0011202B01）以及福建师范大学宝琛计划“高端人才”资助。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11082554/。
