5] 根據(jù)收斂的更新的隱變量的變分分布獲取更新的模型參數(shù)。
[0266] 作為一種可選實施例，根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的隱變量的 變分分布，包括但不限于：
[0267] 根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新行隱變量的變分分
[0268]
，直至t3等于時，
[0269] 根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新列隱變量的變分分 布
[0270]
，直至t4等于T2時，
[0271] 交替更新dZjf^和f1,直至達到預設終止條件時，

為更新的行隱變量的變分分布，為更新的列隱變量 的變分分布；
[0272] 根據(jù)更新的隱變量的變分分布獲取更新的模型參數(shù)，包括：
[0273] 根據(jù)更新的隱變量的變分分布按照如下公式獲取模型參數(shù)1和/:
[0275] 根據(jù)更新的隱變量的變分分布以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公 式迭代更新模型參數(shù)vvifs:
[0276]
和為更新的模型參數(shù)；
[0277]其中，
[0280]h代表當前獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)，t:t2代表當前交替 更新行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布，t:t2t3代表當前迭代更新行隱變量的變 分分布，t:t2t4代表當前迭代更新列隱變量的變分分布，t:t5代表當前迭代更新模型參數(shù)， h-1代表上一次獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)或初始化隱變量的變分 分布及模型參數(shù)，代表上一次交替更新行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布 或初始化行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布，t:t2t3-l代表上一次迭代更新行隱 變量的變分分布或初始化行隱變量的變分分布，t:t2t4-l代表上一次迭代更新列隱變量的 變分分布或初始化列隱變量的變分分布，ht5-l代表上一次迭代更新模型參數(shù)或初始化模 型參數(shù)。
[0281] 為了根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的隱變量的變分分布，本發(fā)明 實施例提供的方法包括但不限于將根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱 變量的變分分布的次數(shù)t3的取值范圍設置為[1，TJ，將根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù) 據(jù)迭代更新列隱變量的變分分布的次數(shù)t4的取值范圍設置為[1，T2]，即在根據(jù)從樣本數(shù)據(jù) 中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱變量的變分分布的次數(shù)未達到時，重新根據(jù)從樣本 數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱變量的變分分布；在根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子 樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新列隱變量的變分分布的次數(shù)未達到T2時，重新根據(jù)從樣本 數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新列隱變量的變分分布。
[0282] 為了根據(jù)更新的隱變量的變分分布以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更 新模型參數(shù)，本發(fā)明實施例提供的方法包括但不限于將根據(jù)更新的隱變量的變分分布以及 從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模型參數(shù)的次數(shù)^的取值范圍設置為[1，T3]，即 在根據(jù)更新的隱變量的變分分布以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模型參數(shù) 的次數(shù)未達到T3時，重新根據(jù)更新的隱變量的變分分布以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù) 據(jù)迭代更新模型參數(shù)。
[0283] 作為一種可選實施例，獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)，包括：
[0284] 根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的模型參數(shù)，并根據(jù)更新的模型參 數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布。
[0285] 作為一種可選實施例，根據(jù)更新的模型參數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布之前， 還包括：
[0286] 確定更新的模型參數(shù)是否收斂，如果更新的模型參數(shù)未收斂，則重新根據(jù)從樣本 數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的模型參數(shù)，直至得到收斂的更新的模型參數(shù)；
[0287] 根據(jù)更新的模型參數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布，包括：
[0288] 根據(jù)收斂的更新的模型參數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布。
[0289] 作為一種可選實施例，根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的模型參 數(shù)，包括：
[0290] 根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式獲取模型參數(shù)和
[0292] 根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新模型參數(shù):
[0293]
<;1、和為更新的模型參數(shù)；
[0294] 根據(jù)更新的模型參數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布，包括：
[0295] 根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更 新行隱變量的變分分布丨廣:
[0296]
，直至t3等于V時，
[0297] 根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更 新列隱變量的變分分布M :
[0298]
?直至t4等于T2'時，
[0299] 交替更新
直至達到預設終止條件時，

^為更新的行隱變量的變分分布，為更新的列隱變量 的變分分布；
[0300] 其中，
[0303] t/代表當前獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)，2代表當前交 替更新行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布， 3代表當前迭代更新行隱變量的 變分分布，4代表當前迭代更新列隱變量的變分分布，5代表當前迭代更新模型參 數(shù)，t/_l代表上一次獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)或初始化隱變量的 變分分布及模型參數(shù)，f2_1代表上一次交替更新行隱變量的變分分布及列隱變量的變分 分布或初始化行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布， 3_1代表上一次迭代更新 行隱變量的變分分布或初始化行隱變量的變分分布，代表上一次迭代更新列隱變 量的變分分布或初始化列隱變量的變分分布，f5_1代表上一次迭代更新模型參數(shù)或初始 化模型參數(shù)。
[0304] 為了根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模型參數(shù)本發(fā)明實施 例提供的方法包括但不限于將根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模型參數(shù)的 次數(shù)t5的取值范圍設置為[1，T3']，即在根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模 型參數(shù)的次數(shù)未達到T3'時，重新根據(jù)從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新模型參數(shù)
[0305] 為了根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)獲取更新的隱變 量的變分分布，本發(fā)明實施例提供的方法包括但不限于將根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣 本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱變量的變分分布的次數(shù)t3的取值范圍設置為 [1，T/]，將根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新列隱變量 的變分分布的次數(shù)t4的取值范圍設置為[1，T2']，即在根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù) 據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱變量的變分分布的次數(shù)未達到T/時，重新根據(jù)更 新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)迭代更新的行隱變量的變分分布；在根 據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新列隱變量 的變分分布的次數(shù)未達到T2'時，重新根據(jù)更新的模型參數(shù)以及從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣 本數(shù)據(jù)按照如下公式迭代更新列隱變量的變分分布。
[0306] 本實施例不對1\、t2、t3、V、t2'及t3'的大小進行限定。另外，1\、t2、t3、V、t2' 及t3'可以相同，還可以不同，本實施例對此不作具體限定。
[0307] 從樣本數(shù)據(jù)中抽取的子樣本數(shù)據(jù)包括但不限于：從行樣本數(shù)據(jù)抽取的子樣本數(shù) 據(jù)為一個集合&，從列樣本數(shù)據(jù)抽取的子樣本數(shù)據(jù)為一個集合S。。另外，關于初始化的 方式本實施例不作具體限定。具體實施例時，可采用隨機方式進行初始化，即隨機初始化 a、#、f^、q(ZK)及q(Ze)的值。當然，除了上述方式外，還可以采用其他方式。
[0308] 進一步地，由于計算當前隱變量0的變分分布時使用上一次隱變量Ze的變分分布 的計算結果，則需要交替更新各個隱變量的變分分布，即將行隱變量ZK的變分分布和列隱 變量ze的變分分布進行交替更新，直至達到預設終止條件。關于預設終止條件，本實施例 不作具體限定。具體實施時，可確定更新的隱變量的變分分布是否收斂，如果更新的隱變量 的變分分布收斂，則達到預設終止條件。對于行隱變量ZK，可計算當前行隱變量的變分分布 與上一次行隱變量的變分分布的歐氏距離，當計算得到的歐氏距離小于距離閾值時，確定 當前行隱變量的變分分布收斂。距離閾值的大小可以根據(jù)實際情況進行設定，本實施例對 此不作具體限定。
[0309] 當然，除了上述確定更新的各個隱變量的變分分布是否收斂的方式外，還可以采 用設置更新次數(shù)的方式得到收斂的各個隱變量的變分分布。該種方式在具體實施時，當更 新次數(shù)達到設置的更新次數(shù)閾值時，確定各個隱變量的變分分布收斂，得到收斂的更新的 各個隱變量的變分分布。關于設置的更新次數(shù)閾值的大小，本實施例不作具體限定。
[0310] 當該步驟203中的上述公式是用于首次獲取更新的隱變量的變分分布及更新的 模型參數(shù)時，h-1、t/ -1代表初始化，h-1、t/ -1對應的參數(shù)為初始化值；用于首次交替 更新行隱變量的變分分布及列隱變量的變分分布時，t^-l、代表初始化，t^-l、 2_1對應的參數(shù)為初始化值；用于首次迭代更新行隱變量的變分分布時，t:t2t3-l、tAt' 3_1代表初始化，1:山1:3-1、3_1對應的參數(shù)為初始化值；用于首次迭代更新列隱 變量的變分分布時，1^ 21:4-1、1:山1:' 4_1代表初始化，1^21:4-1、tAt' 4_1對應的參數(shù)為初始 化值；用于首次迭代更新模型參數(shù)時，tA-Uf5-1代表初始化，tA-1、f5-1對應的參 數(shù)為初始化值。例如，當該步驟203為首次獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參 數(shù)時，公式中的代表ak的初始化值，1)代表Pi的初始化值等。
[0311] 當該步驟203中的上述公式是用于非首次獲取更新的隱變量的變分分布及更新 的模型參數(shù)時，t「l、t/ -1、七山_1、tj' 2_1、tAtg-l、tit2t' 3_1、七山七4_1、tit2t' 4_1、tA-l、 tj' 5_1代表上一次更新，因而tfl、t/ -I、tA-l、tj' 2_1、七山七3_1、七山七' 3_1、七山七4_1、 tit2t' 4-1、tit5-l、5-1對應的參數(shù)為上一次更新值。例如，當該步驟203為第三次獲取 更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)時，公式中的11代表第二次獲取更新的隱 變量的變分分布及更新的模型參數(shù)時得到的ak的值，/^1?代表第二次獲取更新的隱變量 的變分分布及更新的模型參數(shù)時得到的的值等。
[0312] 進一步地，根據(jù)更新的模型參數(shù)獲取更新的隱變量的變分分布時，也需要將行隱 變量ZK的變分分布和列隱變量ze的變分分布進行交替更新，直至達到預設終止條件。
[0313] 另外，具體實施時，可設置不同的行特征個數(shù)&和不同的列特征個數(shù)K。。例如，設 置心最小取值為K_，心最大取值為K"ax ;設置K。的最小取值為KMin，K。的最大取值為K_x ; 在&和K。的取值范圍內，針對&和K。的每一種取值組合，獲取更新的各個隱變量的變分分 布及更新的模型參數(shù)。
[0314] 需要說明的是，在獲取更新的各個隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)時，可先 交替更新各個隱變量的變分分布，直至得到收斂的更新的各個隱變量的變分分布，再根據(jù) 更新的各個隱變量的變分分布更新模型參數(shù)，得到更新的模型參數(shù)；還可以先更新模型參 數(shù)，得到更新的模型參數(shù)，再根據(jù)更新的模型參數(shù)交替更新各個隱變量的變分分布，得到收 斂的更新的各個隱變量的變分分布，即本實施例不對各個隱變量的變分分布及模型參數(shù)的 更新順序進行限定。
[0315] 204:根據(jù)更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定目標函數(shù)是否收斂，如 果目標函數(shù)未收斂，則重新獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)，直至得到使 目標函數(shù)收斂的隱變量的變分分布及模型參數(shù)；
[0316] 具體地，根據(jù)更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定目標函數(shù)是否收 斂，包括但不限于：
[0317] 比較根據(jù)更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定的目標函數(shù)與上一次 得到的目標函數(shù)之間的距離是否小于閾值，上一次得到的目標函數(shù)根據(jù)上一次更新的隱變 量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定；
[0318] 如果根據(jù)更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定的目標函數(shù)與上一次 得到的目標函數(shù)之間的距離小于閾值，則確定目標函數(shù)收斂。
[0319] 關于閾值的大小，本實施例不作具體限定。具體實施時，可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量 等設置不同的閾值。通過更新的各個隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)確定目標函數(shù)， 使目標函數(shù)不斷逼近對數(shù)似然；當目標函數(shù)收斂時，可將對數(shù)似然的取值近似為目標函數(shù) 的取值，從而將不可解的對數(shù)似然轉換為可解的目標函數(shù)，實現(xiàn)了關系模型的確定。
[0320] 需要說明的是，當確定目標函數(shù)未收斂，重新獲取更新的各個隱變量的變分分布 及更新的模型參數(shù)時，可返回步驟203,按照步驟203的方式重新獲取更新的各個隱變量 的變分分布及更新的模型參數(shù)。當?shù)谝淮潍@取更新的各個隱變量的變分分布及更新的模 型參數(shù)時，步驟203中的公式所涉及到的tfl、t/ -1、tA-l、ht' 2-1、tAtfl、1:山1:' 3-1、 tAtfl、七山!:'4-1、tA-l、ht'5-1代表初始值，但返回步驟203重新獲取更新的各個隱 變量的變分分布及更新的模型參數(shù)時，步驟203中的公式所涉及到的h-1、V-1、t:t2-l、ht' 2_1、七山!:' 3_1、七山!:' 4_1、ht' 5_1 代表上一次更新。例如，首 次按照上述步驟203中的公式獲取更新的各個隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)時，公 式中的tfUt' tj' 5-1對應的參數(shù)使用初始值，得到首次獲取到的更新的隱變量的變分分布及更新的 模型參數(shù)。如果首次獲取到的更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)未使目標函數(shù) 收斂，則將首次獲取到的更新的隱變量的變分分布及更新的模型參數(shù)作為上述步驟203中 tfl、t/ _1、1^1：2-1、i^t，2_1、1^1：21：3-1、 3_1、1^1：21：4-1、tAt，4_1、1^1：5-1、i^t，5_1 對應的 參數(shù)的值，再次獲取更新的隱變量的變分分布及更新的模型參