Thông tin tài liệu
Nhan đề : | Spatio-temporal Multi-task Learning via Tensor Decomposition |
Tác giả: | Xu, Jianpeng |
Người tham gia: | Zhou, Jiayu Tan, Pang-Ning Liu, Xi Luo, Lifeng |
Năm xuất bản : | 2019 |
Nhà xuất bản : | IEEE Xplore |
Số tùng thư/báo cáo: | IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, (2019), pp 12 |
Tóm tắt : | Predictive modeling of large-scale spatio-temporal data is an important but challenging problem as it requires training models that can simultaneously predict the target variables of interest at multiple locations while preserving the spatial and temporal dependencies of the data. In this paper, we investigate the effectiveness of applying a multi-task learning approach based on supervised tensor decomposition to the spatio-temporal prediction problem. Our proposed framework, known as SMART, encodes the data as a third-order tensor and extracts a set of interpretable, spatial and temporal latent factors from the data. An ensemble of spatial and temporal prediction models are trained using the latent factors as their predictor variables. Outputs from the ensemble model are aggregated to make predictions on test instances. The framework also allows known patterns from the domain to be incorporated as constraints to guide the tensor decomposition and ensemble learning processes. As the data may grow over space and time, an incremental learning version of the framework is given to efficiently update the models. We perform extensive experiments using a global-scale climate dataset to evaluate the accuracy and efficiency of the models as well as interpretability of the latent factors. |
URI: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/9897 |
Nguồn trực tuyến: | https://doi.org/DOI 10.1109/TKDE.2019.2956713 |
Trong bộ sưu tập: | Tài liệu hỗ trợ nghiên cứu khoa học |
XEM MÔ TẢ
15
XEM & TẢI
6
Danh sách tệp tin đính kèm:
Bạn đọc là cán bộ, giáo viên, sinh viên của Trường Đại học Thuỷ Lợi cần đăng nhập để Xem trực tuyến/Tải về
Khi sử dụng tài liệu trong thư viện số bạn đọc phải tuân thủ đầy đủ luật bản quyền.