ABSTRACT Variation och sannfärdighet är två distinkta egenskaper hos storskaliga och heterogena data. Det har varit en stor utmaning att effektivt representera och bearbeta stora data med ett enhetligt system. I detta dokument föreslås en enhetlig tensormodell som representerar ostrukturerade, halvstrukturerade och strukturerade data. Med tensor förlängning operatör, olika typer av data representeras som subtensorer och sedan slås samman till en enhetlig tensor. För att extrahera kärnan tensor som är liten men innehåller värdefull information, en inkrementell hög order singular värde nedbrytning (IHOSVD) metod presenteras. Genom att rekursivt tillämpa den inkrementella matris sönderdelningsalgoritmen, IHOSVD kan uppdatera de ortogonala baserna och beräkna den nya kärnan tensor. Analyser i termer av tid komplexitet, minnesanvändning och approximation noggrannhet av den föreslagna metoden tillhandahålls i detta dokument. En fallstudie visar att ungefärliga data rekonstrueras från kärnan som innehåller 18 % element kan garantera 93 % noggrannhet i allmänhet. Teoretiska analyser och experimentella resultat visar att den föreslagna enhetliga tensormodellen och IHOSVD-metoden är effektiva för stordatarepresentation och dimensionsreduktion. INDEX TERMS Tensor, HOSVD, minskning av dimensionalitet, datarepresentation.
Till exempel Kuang et al. I REF föreslogs en tensorbaserad enhetlig modell för stordatarepresentation och storleksminskning.
A Tensor-Based Approach for Big Data Representation and Dimensionality Reduction
{'venue': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}