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技術(shù)革新將海量數(shù)據(jù)變成可管理的數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是無所不在的,因?yàn)樗梢蕴峁┯袃r(jià)值的洞察力,如果沒有它是不可用的。然而,分析大數(shù)據(jù)集可能會(huì)產(chǎn)生問題。首先,大數(shù)據(jù)是大規(guī)模的,有時(shí)太大,不能通過常用的分析工具有效地處理。

  日前,美國麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室和以色列海法大學(xué)的研究人員已經(jīng)開發(fā)了一個(gè)解決方案,將大數(shù)據(jù)變成可管理的數(shù)據(jù)。

  通常使用諸如低秩近似,奇異值分解,主成分分析和非負(fù)矩陣分解的數(shù)據(jù)分析工具來減少數(shù)據(jù)集中的變量的數(shù)量。不幸的是,在大量大數(shù)據(jù)集上使用這些工具通常太費(fèi)時(shí),不實(shí)用。解決這個(gè)問題的典型解決方案包括為大數(shù)據(jù)集找到一個(gè)核心集。核心集是大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集,用于保留大數(shù)據(jù)最重要的數(shù)學(xué)關(guān)系。數(shù)據(jù)分析工具可以更有效地與coreet工作,因?yàn)樗 ?br />

  如果要進(jìn)行兩個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)分析,則進(jìn)行查找可能是一個(gè)問題,因?yàn)閺拇髷?shù)據(jù)中提取核心集,每個(gè)分析工具都有自己唯一的方法。在分析中比較結(jié)果,將涉及比較來自不理想的不同核心的結(jié)果。研究團(tuán)隊(duì)通過開發(fā)一種用于提取可由大量常用數(shù)據(jù)分析工具使用的核心集的通用方法來解決這個(gè)問題。

  假設(shè)工作人員想要識(shí)別在一個(gè)巨大的文本數(shù)據(jù)庫(如維基百科)中最常出現(xiàn)的主題。低秩近似是一種將完成這項(xiàng)工作的算法,但維基百科數(shù)據(jù)庫非常大,因此,采用低秩近似將花費(fèi)太長的時(shí)間來完成任務(wù)。維基百科數(shù)據(jù)庫有多大?想象一下,在維基百科中每一篇文章都有一行的矩陣或表格,以及在維基百科中出現(xiàn)的每個(gè)單詞的列。該矩陣將有140萬篇的文章和440萬列的單詞。這是一個(gè)約6.2萬億個(gè)單元格的表格,平均分配到地球上每個(gè)人,每人約為821個(gè)單元格。這的確是一個(gè)大數(shù)據(jù)。

  研究人員的解決方案使用高級類型的幾何知識(shí)來將這個(gè)巨大的數(shù)據(jù)集縮減為更易于管理的核心集。想象一下,通過一個(gè)二維的具有長和寬的矩形就很容易處理?,F(xiàn)在添加第三個(gè)維度,深度。也很容易想象這是一個(gè)盒子,現(xiàn)在添加第四個(gè)維度,時(shí)間。我們稱之為時(shí)空,但它不是那么容易想象?,F(xiàn)在添加兩個(gè)或三個(gè)更多的維度,并想象它的外觀。人們無法想象這些多維空間看起來像什么,但是可以采用幾何知識(shí)描述。為了縮小維基百科矩陣,研究人員使用了一個(gè)叫做超循環(huán)的多維圓,它有440萬個(gè)維度,可以表達(dá)維基百科中出現(xiàn)的每個(gè)單詞一個(gè)。維基百科中的140萬篇文章中的每一篇都表示為這個(gè)超循環(huán)上的唯一點(diǎn)。

  研究人員如何將超循環(huán)收縮成更易于管理的東西?維基百科中的440萬列單詞的每一個(gè)都由一個(gè)變量表示,維基百科中的每篇文章都由這些440萬個(gè)變量的唯一的一組值表示。研究者的超循環(huán)技術(shù)涉及一次獲取一篇文章,并找到其440萬個(gè)變量的一小部分的平均值,例如50個(gè)變量。最好保留變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系的平均值可以通過計(jì)算表示50個(gè)變量或單詞的這個(gè)小得多的50維超循環(huán)的中心來找到。然后將平均值作為coreet中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)輸入。而對每篇文章中的剩余變量(單詞)和140萬篇文章中的每一篇重復(fù)這個(gè)過程。

  使用此方法將大數(shù)據(jù)維基百科矩陣縮減為核心集需要大量的單獨(dú)計(jì)算,但每個(gè)計(jì)算都可以非??焖俚貓?zhí)行,因?yàn)樗簧婕?0個(gè)變量。其結(jié)果是一個(gè)核心集,它保留了大數(shù)據(jù)中存在的重要的數(shù)學(xué)關(guān)系,并且足夠小,可以被各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)有效地使用。超循環(huán)技術(shù)的真正核心在于這種品種。該技術(shù)創(chuàng)建了一個(gè)核心集,可以被許多數(shù)據(jù)分析工具使用,這些工具通常應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺,自然語言處理,神經(jīng)科學(xué),天氣預(yù)報(bào),推薦系統(tǒng)等。甚至人們可能認(rèn)為超循環(huán),都是他們所有規(guī)則的一環(huán)。

 

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