近日，我院党总支书记、院长宋广景教授，以第一作者在中国计算机学会(CCF)推荐的A类顶级国际期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)上在线发表最新研究论文，题目为“Tangent Space Based Alternating Projections for Nonnegative Low Rank Matrix Approximation”。
中国计算机学会（CCF）制定发布的《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》是计算机学界认可的标准，其推荐目录分为A、B、C三档。A类指国际上极少数的顶级刊物和会议，鼓励我国学者去突破。IEEE TKDE为月刊，全年共发文130篇左右，是《清华大学计算机学科群推荐学术会议和期刊列表》数据库与数据挖掘方向排名第1位A类期刊。论文提出了一种全新的非负低秩矩阵逼近的交替投影算法。此算法通过流形切平面的投影来逼近流形上投影，大幅度降低原有非负低秩矩阵逼近方法中对固定秩矩阵进行奇异值分解所需的计算量。此外，论文证明了固定秩矩阵流形和非负矩阵流形切平面上的交替投影所产生的迭代序列可以线性收敛到两个流形的交集。利用该算法处理文本聚类分析、模式识别和高光谱数据时，在计算时间和精度上都优于现有的非负矩阵分解算法。
该论文由潍坊学院、香港大学、西南财经大学的学者共同完成，是我校高水平合作和高质量研究的重要体现和关键标志，对于进一步提升我校在国内外的影响力有重要意义。