An Incremental Boolean Tensor Factorization for Knowledge Reasoning in Artificial Intelligence of Things
Notice bibliographique
Résumé
Human-oriented and machine-generated data in cyber-physical-social systems are often complicated graph-structured. Graph-powered learning methods are conducive to discovering valuable knowledge from large-scale graph data and improving decision-making processes. However, due to the neglect of diverse relations among things, most existing knowledge reasoning studies are inherently flawed and inefficient in processing the heterogeneous graphs with high-order connectivity. Tensor, as a powerful and effective tool to model high-level semantic interactions between various things, can provide high-order Internet of things graph with new perspectives and possibilities. Therefore, this article innovatively proposes a collaborative artificial intelligence of things data analysis and application framework based on Boolean tensors, which supports the expression and fusion of heterogeneous graph and ultimately promotes the AI processing. In this context, we focus on developing an incremental Boolean tensor factorization (IBTF) approach for efficient knowledge reasoning to meet the requirements of real-time and high-level quality demands for intelligent services. To the best of our knowledge, we are the first to do this work. More concretely, we present factors update and binary features merge algorithms for the integrated graph tensors to avoid numerous repeated calculations of historical data. Experimental results on general synthetic datasets demonstrate that the IBTF approach proposed in this article guarantees nearly equal approximate accuracy while reducing execution time by dozens and even more of times. Furthermore, experimental evaluations and interpretability analysis on real-world datasets verify the practicality of the proposed framework and approach.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».