論文の概要: GRATE: Granular Recovery of Aggregated Tensor Data by Example

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12666v2
• Date: Sun, 5 Apr 2020 18:54:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 05:36:52.543674
• Title: GRATE: Granular Recovery of Aggregated Tensor Data by Example
• Title（参考訳）: GRATE: Aggregated Tensor Dataの例によるグラニュラーリカバリ
• Authors: Ahmed S. Zamzam, Bo Yang, Nicholas D. Sidiropoulos
• Abstract要約: 本稿では,デアグリゲーション例を用いて,集計テンソルデータの正確な分解を復元する課題に対処する。 GRATEは、不適切なタスクを制約付きテンソル因子化問題に変換する原理的手法である。 GRATEは、正確な集約データだけでなく、不正確な集約も処理できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.88322222502284
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the challenge of recovering an accurate breakdown of aggregated tensor data using disaggregation examples. This problem is motivated by several applications. For example, given the breakdown of energy consumption at some homes, how can we disaggregate the total energy consumed during the same period at other homes? In order to address this challenge, we propose GRATE, a principled method that turns the ill-posed task at hand into a constrained tensor factorization problem. Then, this optimization problem is tackled using an alternating least-squares algorithm. GRATE has the ability to handle exact aggregated data as well as inexact aggregation where some unobserved quantities contribute to the aggregated data. Special emphasis is given to the energy disaggregation problem where the goal is to provide energy breakdown for consumers from their monthly aggregated consumption. Experiments on two real datasets show the efficacy of GRATE in recovering more accurate disaggregation than state-of-the-art energy disaggregation methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散例を用いて,テンソルデータの正確な分解を復元する課題について述べる。 この問題はいくつかのアプリケーションによって動機付けられている。 例えば、ある家庭でのエネルギー消費の崩壊を考えると、他の家庭で同じ期間に消費された総エネルギーをどのように分解するか? この課題に対処するために,不適切なタスクを制約付きテンソル因子化問題に変換する原理的手法であるGRATEを提案する。 そして、この最適化問題は、交互に最小二乗アルゴリズムを用いて取り組む。 GRATEは、正確な集約されたデータを扱うだけでなく、観測されていない量が集約されたデータに寄与する不正確な集約を扱うことができる。 月単位の消費から消費者にエネルギー分解を提供することを目標とするエネルギー分解問題に特に重点が置かれている。 2つの実際のデータセットの実験は、最先端のエネルギー分解法よりも正確な分解を回収するGRATEの有効性を示している。

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