Analysis on the
Application of Generalized AdditiveModel Based on Nesterov Acceleration in
Library LendingPrediction

Abstract

Abstract:

This paper intends to explore the implicit law between reader characteristics and borrowingtrends by establishing a relationship model among reader characteristics, different types of bookcirculation, and reader borrowing time, so as to provide reliable and rapid prediction and analysis forthe intelligent management of libraries. This paper innovatively proposes a three-stage fast fitting modelbased on generalized additive model (GAM), and uses one-hot coding, linear and nonlinear functions to fitdata, and establishes a regression model between reader characteristics and book circulation. Consideringthe hugeness of library data, this paper uses Nesterov method and power iteration method to acceleratethe regression model, which greatly improves the speed of the algorithm on the premise of ensuring theaccuracy of the regression. Experiments on real library data show that the accuracy of the method in thispaper can be improved by about 70% and the speed is only reduced by 30% compared with the pure linearmodel. Compared with the pure nonlinear model, the speed can be increased by about 6 times, and theaccuracy rate is only reduced by about 15%, which is better for the analysis of large-scale data in libraries.

Key words: Generalized additive model, Library, Nesterov acceleration, Power Iteration method

Chen Jinzhuan, Cheng Zhiqiang (The Library of East China Normal University).

Analysis on the Application of Generalized AdditiveModel Based on Nesterov Acceleration in Library LendingPrediction [J]. Libraly Journal, 2023, 42(386): 47-55.

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