专利汇可以提供基于提前收敛重复平方的限定域矩阵乘法距离积计算方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 提出一种基于矩阵乘法的大规模图全 节点 对最 短路 径计算方法,属于图计算领域和 机器学习 领域。该方法在预处理阶段,通过指数变换方法对图的邻接矩阵进行预处理,接着利用计算 机体 系架构中缓存分层设计,来 加速 矩阵乘法运算,最后对结果矩阵进行取对数处理,得到一轮结果。在加速训练阶段,考虑到矩阵乘法结合律性质,避免了将所得结果矩阵反复与邻接矩阵相乘的矩阵乘法计算,采用重复平方的矩阵乘法技术,对结果矩阵进行自乘计算,从而对计算过程加速。在判定阶段,利用矩阵乘法的中间矩阵收敛至结果矩阵的比例,确定则计算完毕;或者根据计算轮数达到图直径对数,确定则计算完毕;未计算完毕则进入预处理阶段继续计算。该发明基于矩阵乘法方法,能够根据图直径或收敛判定矩阵收敛比例调整计算次数,节省资源使用开销。,下面是基于提前收敛重复平方的限定域矩阵乘法距离积计算方法专利的具体信息内容。
1.一种基于提前收敛重复平方的限定域矩阵乘法距离积计算方法,其特征在于,包括以下步骤:
1.准备阶段;具体步骤如下:
1-1)全局计数器赋值为1;
1-2)将图中的关注关系转为邻接矩阵;将乘数矩阵与被乘数矩阵赋值为邻接矩阵;
1-3)将收敛判定矩阵赋值为邻接矩阵。
2.预处理阶段;具体步骤如下:
2-1)计算乘数矩阵中的最大值;
2-2)预估图最短路径距离上限值,根据图的不同性质,如社交网络具有小世界现象,则可以预估一个小整数值;或者选择一个比乘数矩阵最大值大的值作为距离上限值;或者利用乘数矩阵的最大值与最小值的差作为距离上限值;
2-3)将邻接矩阵原值,进行指数变换得到新值,转化方法为:以节点数作为底,距离上限值减去原值为指数,进行指数运算;
2-4)用指数转化后的矩阵,进行自乘计算,可利用矩阵计算库加速矩阵乘法运算时间;
矩阵计算库利用计算机体系架构中缓存分层设计,优化了矩阵运算的计算效率;
2-5)将乘法结果矩阵原值,进行对数变换得到新值,转化方法为:以节点数作为底,对原值取对数,进行取对数运算;
2-6)全局计数器乘二。
3.判定阶段;具体步骤如下:
3-1)统计全局计数器是否达到了图直径,到达则计算完毕;未到达则继续;
3-2)统计结果矩阵与收敛判定矩阵数值变化占比是否达到某一限定阈值,到达则计算完毕;未到达则继续;
3-3)将收敛判定矩阵赋值为结果矩阵。
4.加速训练阶段;具体步骤如下:
4-1)将乘数矩阵赋值为结果矩阵后,进入步骤2预处理阶段。
表1 基于提前收敛重复平方的限定域矩阵乘法距离积算法流程图
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