I undersökande tensor mining, ett vanligt problem är hur man analyserar en uppsättning variabler över en uppsättning ämnen vars observationer inte stämmer överens naturligt. Till exempel, när modellering av medicinska egenskaper över en uppsättning patienter, antalet och varaktigheten av behandlingar kan variera kraftigt i tid, vilket innebär att det inte finns något meningsfullt sätt att anpassa sina kliniska resultat över tid för analysändamål. För att hantera sådana data är den toppmoderna tensormodellen den så kallade PARAFAC2, som ger tolkningsbar och robust utgång och som naturligt kan hantera glesa data. Dess huvudsakliga begränsning fram till nu har dock varit bristen på effektiva algoritmer som kan hantera storskaliga datauppsättningar. I detta arbete fyller vi denna lucka genom att utveckla en skalbar metod för att beräkna PARAFAC2 nedbrytningen av stora och glesa dataset, som kallas SPARTAN. Vår metod utnyttjar specialstruktur inom PARAFAC2, vilket leder till en ny algoritmisk omformulering som är både snabbare (i absolut tid) och mer minneseffektiv än tidigare arbete. Vi utvärderar SPARTan på både syntetiska och verkliga dataset, visar 22× prestandavinster över den bästa tidigare implementeringen och även hantera större problem fall där baslinjen misslyckas. Dessutom kan vi tillämpa SPARTan på gruvdrift av tidsmässigt evolverande fenotyper på data från verkliga och medicinskt komplexa pediatriska patienter. Den kliniska betydelsen av de fenotyper som identifierats i denna process, liksom deras temporal utveckling över tiden för flera patienter, har bekräftats av kliniska experter.
SPARTAN föreslogs för PARAFAC2 modellering på stora och glesa data REF.
SPARTan: Scalable PARAFAC2 for Large & Sparse Data
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}