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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전병수 (서울대학교) 이정우 (서울대학교) 강유 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.8
발행연도
2016.8
수록면
910 - 918 (9page)

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많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.
#텐서 생성기 #텐서 #랜덤 텐서 #R-MAT #크로네커 #MapReduce #tensor generator #tensor #random tensor #Kronecker #MapReduce

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안된 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (24)

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[학술대회논문] - A. Karatzoglou / 2010 / Multiverse recommendation: n-dimensional tensor factorization for context-aware collaborative filtering / Proc. of the 4th ACM conference on Recommender Systems (RecSys) : 79 ~ 86 google schola [학술대회논문] - J. Sun / 2009 / MultiVis: Content-based Social Network Exploration Through Multi-way Visual Analysis / Proc. of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM) 2009 : 1064 ~ 1075 google schola [학술대회논문] - K. Maruhashi / 2011 / Multiaspectforensics:Pattern mining on large-scale heterogeneous networks with tensor analysis / Proc. of the International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM) 2011 : 203 ~ 210 google schola [학술대회논문] - Jimeng Sun / 2006 / Beyond streams and graphs: dynamic tensor analysis / Proc. of the 12nd ACM SIGKDD : 374 ~ 383 google schola [학술대회논문] - J. Sun / 2005 / Cubesvd:a novel approach to personalized web search / Proc. of the 14th International Conference on WWW : 382 ~ 390 google schola

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