An incremental randomized algorithm for singular value decomposition of streaming data matrices

2025-11-06

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AI

DOI：10.1016/j.aml.2025.109822

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摘要

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基于流数据增量的特性以及随机投影算法的快速计算能力，我们提出了一种用于奇异值分解（SVD）的增量随机算法（IRSVD），以快速有效地处理流数据矩阵。讨论了IRSVD的计算复杂度，并提供了IRSVD的误差分析。在合成数据及推荐系统上的数值实验证明了IRSVD在计算成本方面的优越性。