控制与决策

作者：渠超洋,韩建军

单位：华中科技大学 计算机科学与技术学院,武汉 430000,,华中科技大学 计算机科学与技术学院,武汉 430000,

关键词：大数据;增量式张量;Tucker分解;模特征;模长增量;模熵

随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对分解过程的影响、分解结果不能较好保留原始数据特征的问题,提出一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法ITTDMC(incremental tensor tucker decomposition based on mode characteristics).首先,用模长增量决定增量因子矩阵更新顺序,以此降低更新顺序带来的重构误差;其次,根据模熵变化比决定增量因子矩阵更新权重,使分解结果更准确保留各模特征;然后,将过往时刻的模特征和更新参数记录在指导张量中,遇到模特征相似的增量数据时直接使用来指导张量中参数的更新,避免重复计算,降低时间开销;最后,在合成和真实数据集上进行大量的实验,实验结果表明ITTDMC在模特征明显的数据集上能显著降低(最高可达29%)增量式张量的重构误差.

来源：2024年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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