1. 毕业设计（论文）主要内容：

1. admm算法是一种近年来比较热门的分布式处理算法，对于解决当前海量数据处理效率低下的问题具有积极意义；

2. 对admm算法进行一个基本的讨论，包括算法理论基础，算法收敛性，算法复杂度等；

3. 将admm算法应用到非负矩阵分解中并实现；

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   2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

   1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。

   
   2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。

   
   3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。

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   3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

   1-3周：查阅文献，完成开题报告
   4-6周：总体设计，完成论文综述
   7-10周：设计算法，功能模块设计
   11-13周：编码和测试
   14-15周：写论文，提交初稿，给老师检查，修改定稿，答辩。

   
   
   

   4. 主要参考文献

   1. hajinezhadd, chang t h, wang x, et al. nonnegative matrix factorization using admm:algorithm and convergence analysis[c]// ieee international conference onacoustics, speech and signal processing. ieee, 2016:4742-4746.

   2. boyd s,parikh n, chu e, et al. distributed optimization and statistical learning viathe alternating direction method of multipliers[j]. foundations amp; trends inmachine learning, 2010, 3(1):1-122.

   3. du k l,swamy m n s. nonnegative matrix factorization[c]// twenty-fourth aaaiconference on artificial intelligence. aaai press, 2010:506-511.

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