ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology· 2016Q1· Derleme
Veri Madenciliği ve Veri Füzyonu için Tensörler
Tensors for Data Mining and Data Fusion
- 361atıf
- Q1SCImago
- 2016yıl
Kısa özet
Bu derleme, karmaşık, çok yönlü verileri modellemek için güçlü araçlar olarak tensörleri ve tensör ayrıştırmalarını vurgulamakta ve veri madenciliği uygulamaları için gizli bilgilerin çıkarılmasını sağlamaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Tensörler, heterojen, çok yönlü verileri etkili bir şekilde modeller.
- Tensör ayrıştırmaları bu verilerden gizli bilgileri çıkarır.
- Uygulamalar sosyal ağları, beyin verilerini, web madenciliğini ve sağlık hizmetlerini kapsar.
- Son gelişmeler, büyük veri için tensör ayrıştırmalarının ölçeklendirilmesini ele almaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Tensors and tensor decompositions are very powerful and versatile tools that can model a wide variety of heterogeneous, multiaspect data. As a result, tensor decompositions, which extract useful latent information out of multiaspect data tensors, have witnessed increasing popularity and adoption by the data mining community. In this survey, we present some of the most widely used tensor decompositions, providing the key insights behind them, and summarizing them from a practitioner’s point of view. We then provide an overview of a very broad spectrum of applications where tensors have been instrumental in achieving state-of-the-art performance, ranging from social network analysis to brain data analysis, and from web mining to healthcare. Subsequently, we present recent algorithmic advances in scaling tensor decompositions up to today’s big data, outlining the existing systems and summarizing the key ideas behind them. Finally, we conclude with a list of challenges and open problems that outline exciting future research directions.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Matematik
Computational MathematicsMathematics