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公开(公告)号：CN117407419B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202311160042.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的查找方法及装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：确定搜索空间中的初始值，其中，初始值包括初始位置值和初始元素值，初始位置值由N个向量构成，每个向量长度为高维数组对应阶的维度大小，N为大于2的正整数；基于初始值查找搜索空间在单一维度的单维最大值，以及单维最大值的数组位置；将单维最大值和数组位置输出为搜索空间在当前迭代周期的当前最大元素。通过本发明，解决了相关技术中在搜索空间中查找高维最大元素的准确率低的技术问题，可适配于各种低秩表示形式的数据，通用性高，通过交替迭代的策略保证了收敛性，且减少了对超参数的依赖，无论是人造数据还是真实数据，提高了准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117407419A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311160042.7
申请日：2023-09-08
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种高维数据的查找方法及装置、存储介质、电子设备。其中，该方法包括：确定搜索空间中的初始值，其中，初始值包括初始位置值和初始元素值，初始位置值由N个向量构成，每个向量长度为高维数组对应阶的维度大小，N为大于2的正整数；基于初始值查找搜索空间在单一维度的单维最大值，以及单维最大值的数组位置；将单维最大值和数组位置输出为搜索空间在当前迭代周期的当前最大元素。通过本发明，解决了相关技术中在搜索空间中查找高维最大元素的准确率低的技术问题，可适配于各种低秩表示形式的数据，通用性高，通过交替迭代的策略保证了收敛性，且减少了对超参数的依赖，无论是人造数据还是真实数据，提高了准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN115146226A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202211056894.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于张量压缩方法的流数据处理方法、装置及设备，涉及数据处理领域。所述方法包括对流数据的数据矩阵进行采样，提取多个矩阵；对采样得到的矩阵进行张量化处理，得到三阶张量；对所述三阶张量进行Tucker分解，得到压缩矩阵；利用所述压缩矩阵对流数据的数据矩阵进行低秩逼近求解。以此方式，得到的压缩矩阵提取了流数据的主要特征，保证高精度的同时提高了效率。
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公开(公告)号：CN115146226B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211056894.7
申请日：2022-08-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本公开的实施例提供了一种基于张量压缩方法的流数据处理方法、装置及设备，涉及数据处理领域。所述方法包括对流数据的数据矩阵进行采样，提取多个矩阵；对采样得到的矩阵进行张量化处理，得到三阶张量；对所述三阶张量进行Tucker分解，得到压缩矩阵；利用所述压缩矩阵对流数据的数据矩阵进行低秩逼近求解。以此方式，得到的压缩矩阵提取了流数据的主要特征，保证高精度的同时提高了效率。
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