Tensor-Train-Based High-Order Dominant Eigen Decomposition for Multimodal Prediction Services
Notice bibliographique
Résumé
By leveraging neoteric analytical techniques associated with big data, numerous new data-focused computation and service models have flourished in service computing systems. Accurate future predictions based on tensor-based multivariate Markov models can vigorously support enterprise decisions. However, the computation efficiency and quick response of tensor-based multimodal prediction approach are seriously restricted by the curse of dimensionality arising from high-order tensor. Therefore, to alleviate the problem, this paper focuses on proposing a tensor-train (TT)-based computation approach with its scalable implementation for high-order dominant eigen decomposition (HODED) in multivariate Markov models. First, we present a TT-based Einstein product directly based on decomposed TT cores and guarantee that the result remains TT format. Then, we put forward a scalable implementation for TT-based Einstein product in a distributed or parallel manner. Afterwards, we propose a scalable TT-based HODED (TT-HODED) algorithm and a multimodal accurate prediction algorithm. Furthermore, a TT-based big data processing and services framework is presented to provide accurate proactive services. Experimental results based on real-world GPS trajectory dataset demonstrate that TT-HODED algorithm can significantly improve the computation efficiency and reduce the running memory on the premise of guaranteeing the almost consistent prediction accuracy compared to the original HODED algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».