Med tanke på glesa flerdimensionella data (t.ex. (användare, film, tid, betyg) för filmrekommendationer), hur kan vi upptäcka latenta begrepp / relationer och förutsäga saknade värden? Tucker factorization har använts i stor utsträckning för att lösa sådana problem med flerdimensionella data, som är modellerade som tensorer. Men de flesta Tucker factorization algoritmer betraktar och uppskattar saknade poster som nollor, vilket utlöser en mycket felaktig nedbrytning. Dessutom har få metoder som fokuserar på en noggrannhet begränsad skalbarhet eftersom de kräver enorma minnes- och beräkningskostnader samtidigt som faktormatriser uppdateras. I detta dokument föreslår vi P-TUCKER, en skalbar Tucker factorization metod för glesa tensorer. P-TUCKER utför en alternerande minsta kvadrat med en lutningsbaserad uppdateringsregel på ett helt parallellt sätt, vilket avsevärt minskar minneskraven för uppdatering av faktormatriser. Dessutom erbjuder vi två varianter av P-TUCKER: en cache-algoritm P-TUCKER-CACHE och en approximationsalgoritm P-TUCKER-APPROX, som båda påskyndar uppdateringsprocessen. Experimentella resultat visar att P-TUCKER uppvisar 1,7-14,1× speed-up och 1,4-4,8× mindre fel jämfört med state-of-the-art. Dessutom skalar P-TUCKER nästan linjärt med antalet non-noll i en tensor och antal trådar. Tack vare P-TUCKER upptäcker vi framgångsrikt dolda begrepp och relationer i en storskalig real-world tensor, medan befintliga metoder inte kan avslöja latenta funktioner på grund av deras begränsade skalbarhet eller låg noggrannhet.
Nyligen, Oh et al. REF föreslog P-TUCKER, en skalbar Tucker nedbrytningsmetod för glesa tensorer, som utför alternerande minst kvadrater med en radvis uppdateringsregel på ett helt parallellt sätt.
Scalable Tucker Factorization for Sparse Tensors - Algorithms and Discoveries
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}