基于灰色预测的动态概率矩阵分解（英文）

简介：
本研究提出一种结合灰色预测理论与动态概率矩阵分解的方法，旨在提升推荐系统中对未来用户行为预测的准确性。通过优化预测模型，该方法能够更有效地捕捉和利用历史数据中的模式，为用户提供更为精准和个性化的推荐服务。 本段落介绍了一种结合灰色预测的动态概率矩阵分解方法。通过这种方法可以有效地处理数据中的不确定性，并提高预测准确性。该技术在推荐系统、时间序列分析等领域具有广泛的应用前景。研究中，首先利用灰色预测模型对历史数据进行预处理和趋势分析；然后构建一个基于概率的动态矩阵来捕捉不同时间段内的变化模式；最后通过对矩阵分解实现对未来状态的有效预测。 这种方法的优势在于能够同时考虑时间和空间上的复杂关系，并且通过引入不确定性因素增强了系统的鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，结合灰色预测的动态概率矩阵分解在多个基准数据集上取得了更好的性能表现。