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题名结合GPU技术的并行CP张量分解算法
被引量：1
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作者
武昱
闫光辉
王雅斐
马青青
刘宇轩
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第11期298-303,317,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61662066
61163010)资助
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文摘
随着高维数据的涌现,张量和张量分解方法在数据分析领域中受到了广泛关注。然而,张量数据的高维度和稀疏特性,导致算法的复杂度较高,阻碍了张量分解算法在实际中的应用。许多学者通过引入并行计算来提升张量分解算法的计算效率。在现有研究的基础上,给出一种简化计算Khatri-Rao乘积的GPU并行CP张量分解算法,称为ParSCP-ALS。在模拟数据集和真实数据集上的实验结果显示,相比现有并行算法,文中设计的ParSCP-ALS算法能有效提高CP张量分解的计算效率,其中在Movielens数据集上的计算时间减少了约58%。
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关键词
cp张量分解
cp-ALS算法
GPU
CUDA
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Keywords
cp tensor decomposition
cp-ALS
GPU
CUDA
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种贝叶斯对数正态分布的张量分解插补算法
被引量：1
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作者
李小沛
李凡长
梁合兰
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第7期214-221,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61672364,61672365,61902269)
国家重点研发计划项目(2018YFA07070,2018YFA0701701)。
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文摘
从智能交通系统中收集到的交通数据集,往往会因为诸多因素不可避免地产生数据丢失的问题。针对此问题,提出一种贝叶斯对数正态分布张量分解插补算法。将一般的矩阵分解扩展到高阶的张量维度上,保存了数据的原本结构;利用贝叶斯推断,对一组服从对数正态分布的随机数进行循环迭代,逐一将参数的似然估计和先验项结合得到后验公式;通过马尔可夫链蒙特卡洛算法(MCMC)得到Gibbs采样模型。选用在中国广州收集的时空交通速度数据集,将其分别变成二阶、三阶和四阶张量进行对比处理,并评估该算法的性能。结果表明,该算法相较其他方法在处理三阶张量数据上可以表现出更优的数据插补性能。
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关键词
对数正态分布
智能交通
张量cp分解
贝叶斯推断
时空交通数据插补
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Keywords
Lognormal distribution
Intelligent traffic
Tensor cp decomposition
Bayesian inference
Space-time traffic data imputation
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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