【摘 要】
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这篇文章的研究目标是在Apache Spark平台上实现权重张量近似法(Weighted Tensor Approximation,WTA),同时使得张量压缩时间尽可能地短。与一般张量近似法(Tensor Approximat
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这篇文章的研究目标是在Apache Spark平台上实现权重张量近似法(Weighted Tensor Approximation,WTA),同时使得张量压缩时间尽可能地短。与一般张量近似法(Tensor Approximation,TA)不同的是,在数据压缩过程中,本文对输入数据的有效性进行了考量,即通过给原始数据中的无效数据和有效数据分别赋予不同的权重来消除无效数据对于有效数据的干扰,从而得到更好的近似结果。同时,由于原始数据非常大,单一节点压缩不仅需要很长时间,对硬件也是一个巨大的挑战,因此提出将数据压缩过程变成平行化计算过程从而提高压缩速度。由于与Apache Hadoop相比,Apache Spark平台具有更快的平行化运算速度,故选择在Spark平台上进行实作。最重要的是,在设计权重张量近似法的算法时,为了妥善加速Spark平台上的权重张量近似法,我们将原本权重张量近似法的多重线性问题转化为了一般线性问题,同时还设计将原始数据切分成小区块,并在实验过程中建立了一套适合在Spark平台上进行快速运算的方法,从而达到了进一步减少压缩时间的目的。实验结果证明,权重张量近似法的渲染结果优于一般的张量近似法,同时实验结果也充分说明了Spark平台上多节点分布式运算的速度远远优于单一节点。
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