日前，国家自然科学基金委员会下达了2021年度获批基金项目。国际联合实验室大数据与人工智能研究室靳正芬博士申报的青年基金项目《缺失数据下高维矩阵回归优化模型与算法研究》成功获批。

       随着大数据相关理论与技术的不断发展与应用，海量数据在医疗、金融、交通和电信等领域不断产生，使得高维数据越来越普遍，比如社交媒体数据、贸易数据和基因表达数据等。这些数据的样本量(n)小于甚至远远小于数据的维数(p)。面对这些“大p小n”的高维数据问题，传统统计方法的有效性受到了极大的挑战。在采集和存储过程中常常由于自然条件限制、人为失误、数据成本考虑或调查对象不依从等各种因素，不可避免地出现数据缺失现象。随着数据维数的增大，缺失比例也会升高，然而缺失数据往往含有重要的信息和价值。对缺失数据处理不当，将会对数据分析结果产生重大影响，甚至会严重影响数据的客观性和研究结论的正确性，从而造成重大的损失。本项目独辟蹊径，设计补全缺失数据的同时又估计参数矩阵以及非参函数的半参数矩阵回归模型，既开拓了高维统计学中挑战性问题的求解思路，又促进了统计学与最优化的交叉融合，进一步推动了“统计优化”这一年轻研究分支的发展，对面向大规模复杂社会网络的大数据计算分析也具有较好的实用价值。