要進一步提高ReLU-NMD-T模型和NMD-TM算法在大規模數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
並行計算：利用多核處理器或分佈式計算架構來加速算法的運行。由於NMD-TM算法涉及多個子問題的求解，這些子問題可以在不同的處理單元上同時計算，從而顯著減少總運行時間。
自適應動量調整：根據每次迭代的收斂情況動態調整動量參數α和β。這樣可以在算法初期使用較大的動量以加速收斂，而在接近最優解時減小動量以提高穩定性。
增強正則化技術：除了Tikhonov正則化外，可以考慮引入其他正則化技術，如L1正則化（稀疏性正則化）或Dropout技術，以進一步減少過擬合的風險，特別是在處理高維數據時。
改進的初始化策略：選擇更為合理的初始值對於收斂速度和最終結果有重要影響。可以使用基於數據的啟發式方法來初始化U和V矩陣，以提高模型的初始性能。
增強數據預處理：對輸入數據進行更為細緻的預處理，如標準化、去噪或特徵選擇，能夠提高模型的學習效果，從而提升最終的分解性能。