Tensor Train-Based Multiple Clusterings for Big Data in Cyber-Physical-Social Systems and Its Efficient Implementations
Notice bibliographique
Résumé
Multiple clusterings are conducive to discovering different data patterns hidden in data from different perspectives, so it has tremendous value in applications like community detection, resource recommendation, and gene expression, etc. To solve the problem that the existing multiple clustering approaches are mainly oriented to low-dimensional single-domain data and are not suitable for Big Data in Cyber-Physical-Social Systems (CPSS), a tensor-based multiple clustering (TMC) was proposed. However, as the scale of data continues to increase, data storage, computing load, and memory overhead will increase exponentially, leading to dimensional disasters and greatly affecting the efficiency of TMC. Therefore, a tensor train-based multiple clustering (TTMC) and its parallel computing method are studied in this paper. First, a tensor train (TT)-based multiple clustering parallel analytic and service framework is present. Then, a TT-based multi-linear attribute combination weight learning algorithm, a selective weighted tensor train distance, and the TTMC algorithm are put forward to improve the accuracy and efficiency of TMC. Furthermore, an efficient distributed parallel computing strategy of TTMC is designed by using TT core parallelism. Experimental results demonstrate that TTMC and its parallelization can significantly improve computation efficiency and clustering accuracy while reducing the running memory compared to the original TMC 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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».