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基于特征张量的大数据多模态分析研究

王普明  
【摘要】:随着普适计算、物联网、众包感知和社交网络等信息通信技术日新月异,使得描述与记录人类社会空间(Social space)、信息空间(Cyber space)和物理空间(Physical space)的数据迅猛增长,数据规模越来越庞大,数据语义越来越丰富,因而催生了人机物三元世界深度融合的CPSS(Cyber-Physical-Social space)大数据。大数据分析是大数据领域非常重要的研究课题,受到了学术界和产业界广泛的关注.CPSS大数据时代不仅意味着数据量级和数据空间分布结构发生了深刻改变,而且也意味着数据蕴含的特征和规律与多个空间、多种因素关联相关,呈现多模态特性.如何从海量、异构、高维、动态的CPSS大数据中挖掘有价值的、潜在的、复杂的多模态特征和语义关联,已成为CPSS大数据迫切需要解决的关键问题.因此研究大数据多模态分析理论,构建大数据多模态处理模型,设计大数据多模态处理算法对于大数据价值的挖掘具有巨大的现实意义。论文主要围绕着大数据多模态预测,多模态降维,多模态知识发现等展开了研究。论文的主要工作包括:1.特征张量理论体系:在特征范畴上,特征张量是特征向量在模态上的扩展;在空间范畴上,特征张量是向量基在模态上泛化得到的张量基。特征张量的提出使得数据特征从传统的单一模态空间泛化到多模态空间,从而为大数据多模态分析提供了理论基础。2.大数据多模态预测:提出了一套大数据多模态预测框架。该框架包括多元多步转移张量模型(M~2T~2),为大数据多模态预测提供了严格的理论基础和数学可解释性。在理论上,证明了多元多步转移张量的最大特征张量是多元马尔科夫链的稳态概率分布张量;证明了稳态概率分布张量(转移张量的主特征张量)的存在性和唯一性,针对求解主特征张量的张量幂法,证明了该迭代算法的收敛性。进一步提出了大数据多空间预测架构,该框架是多模态预测架构在空间上的延伸,它能够同时完成多个关联空间上的多模态预测。在理论上,证明了多空间张量稳态概率分布的存在性,唯一性;证明了提出的交叉张量幂法的收敛性。3.大数据多模态降维:提出了一套大数据降维框架。针对大数据多模态降维,提出基于张量分解的多模态降维方法。该方法把一个张量分解成一个核心张量和多个组合特征张量多模乘的形式,通过特征张量的截取,得到核心张量和TOP-K主特征张量,从而实现了大数据的降维去噪。为了实现大数据的高效处理,采用高阶双边Lanczos方法,降低了计算复杂度。针对增量数据,采用增量式投影分解方法,解决动态数据的多模态降维问题,避免了重复运算,降低了运算的复杂度。4.大数据多模态策略发现:提出了一套大数据多模态强化学习架构。构建了多模态强化学习的基本组件,包括多模态状态,多模态动作,多模态转移。提出了基于张量表示的多模态马尔科夫决策过程(MMDP)模型,解决了CPSS环境下的多模态强化学习建模问题。提出了动作感知转移张量的定义和构建方法,并利用动作感知转移张量融合CPSS大数据。为了进行CPSS环境下的多模态知识发现和多模态策略求解,以动作感知转移张量为基础,构建了张量贝尔曼方程,进一步提出了一种基于张量的最优策略求解方法,该方法是一个迭代算法,通过不断的张量策略评估与张量策略优化,最终收敛到最优张量策略,从而完成了多模态最优策略求解。


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