基于矩阵分解的不同缺失模式下库存缺失数据插补模型研究
来源：计算机应用与软件杂志2025年第5期北京时间：
作者：邹昕彤, 金辉
摘要：针对库存缺失数据设计一种基于改进矩阵分解的库存缺失数据插补模型。针对库存数据的特性，采用单位根检验和Nemenyi事后多重比较对数据平稳性和显著性进行分析；为不同缺失模式的缺失数据引入时间正则器长短时记忆神经网络，以获取时间序列数据中间依赖性，空间正则器因拉普拉斯、利用网络传感器之间的空间关联考虑时空特征，同时加入Adam优化器，以实现库存缺失数据的高性能插补。根据数据特性，采取RMSE评价指标进行模型评价，通过与先进方法的比较研究，证明了模型具有优越的插补性能。
关键词：数字物流, 库存管理, 缺失数据插补, 时间序列, 矩阵分解, Adam优化器
