亚正定四元数矩阵方程的NPSS迭代及外推

【目的】研究四元数体上亚正定矩阵方程AX=B的分裂迭代求解问题。【方法】利用四元数正规矩阵和亚正定矩阵的自共轭分支与斜自共轭分支，建立两种新的NPSS分裂迭代，并引入参数对它们统一加速处理。【结果】获得外推NPSS迭代(简称ENPSS)，证明了ENPSS迭代收敛于原方程组的唯一解，同时给出迭代收敛因子的一个上界及拟最优参数估计式。【结论】把复矩阵方程的分裂求解问题推广到四元数体讨论，并构建出新的ENPSS迭代，数值算例验证了所给迭代的有效及可行性。     

基于潜在因子多样性的非负矩阵分解协同过滤模型

基于非负矩阵分解的协同过滤模型在高维稀疏数据的预测和填补上十分有效，该模型具有推荐个性化、有效利用其他相似用户回馈信息的优点，但也存在预测精度较低等不足。针对用户或项目在不同情景下的评分差异性，提出了一种改进的基于潜在因子多样性的非负矩阵分解的协同过滤模型。该模型充分考虑在不同情境下，用户和项目潜在特征矩阵的多样性，在模型的训练中，采用了单元素非负乘法更新规则和交替方向法，保证了目标矩阵的非负性，且提高了模型的收敛率。在真实的工业数据集上的实验结果表明，相比于经典的非负矩阵分解模型，该模型的预测精度有了明显提高。     

非凸非光滑优化问题的惯性Bregman ADMM的收敛性分析

【目的】针对具有可分结构的非凸非光滑优化问题，提出一种内置惯性Bregman交替方向乘子法。【方法】为了加快算法的收敛速度，在Bregman交替方向乘子法的框架下，对子问题中的Bregman度量内置惯性项。【结果】在生成的点列有界的条件下，利用Kurdyka-Lojasiewicz性质，证明了算法的渐进收敛性。【结论】数值实验结果表明了该算法的有效性。