[发明专利]一种布尔型数据特征增量更新方法及装置

权利要求书

1.一种布尔型数据特征增量更新方法，其特征在于，包括：

获取原始张量和新增张量；其中，所述原始张量由原始的布尔型数据构建，所述新增张量由新增的布尔型数据构建；

根据所述原始张量，获得所述原始张量的R个原始因子矩阵；其中，R为所述原始张量的秩；

根据所述新增张量，获得所述新增张量的第K阶对应的多个子张量；其中，K为小于等于N的正整数，N为所述原始张量的维数；

根据所述R个原始因子矩阵与第K阶对应的所述多个子张量，获得增量阶因子矩阵；其中，所述第K阶为增量阶；

根据所述增量阶因子矩阵以及所述原始因子矩阵对所述新增张量的第M阶的新增因子矩阵进行更新，获得第M阶更新后的新增因子矩阵；其中，M为小于等于N且不为K的正整数；

将第M阶的所述原始因子矩阵和第M阶对应的所述新增因子矩阵进行特征融合，获得第M阶的更新因子矩阵；其中，所述更新因子矩阵用于获得所述布尔型数据更新后的张量分解。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述R个原始因子矩阵与第K阶对应的所述多个子张量，获得增量阶因子矩阵，包括：

根据所述R个原始因子矩阵，获取第K阶对应的第一张量特征；

根据所述多个子张量与所述第一张量特征的相似性，确定增量阶因子矩阵中每个位置的元素值；其中，所述相似性由所述第一张量特征与对应的所述子张量中的元素值相同的数量确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个子张量与所述第一张量特征的相似性，确定增量阶因子矩阵中每个位置的元素值，包括：

若第一张量特征被第一子张量包含，则确定第K阶的所述增量阶因子矩阵中与所述第一子张量对应的位置的元素值为1；其中，所述包含为所述第一张量特征中元素为1的位置在对应的所述第一子张量中的元素也为1，所述子张量包括第一子张量和第二子张量；

若第一张量特征中的元素值与所述第二子张量元素值之间的覆盖与过覆盖相同，则确定第K阶的所述增量阶因子矩阵中与所述第二子张量对应的位置的元素值为1；其中，所述覆盖为所述第一张量特征中元素为1的位置在对应的所述第二子张量中的元素也为1，所述过覆盖为所述第一张量特征中元素为1的位置在对应的所述第二子张量中的元素为0；

将第K阶的所述增量阶因子矩阵中未确定的元素位置，确定元素值为0。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第K阶对应的所述第一张量特征的获取，包括：

将除第K阶对应的向量之外的其他向量的外积，作为第K阶对应的所述第一张量特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述增量阶因子矩阵以及所述原始因子矩阵对所述新增张量的第M阶的新增因子矩阵进行更新，获得第M阶更新后的新增因子矩阵，包括：

将第M阶的原始因子矩阵的每列元素，作为第M阶对应的一个第二张量特征；

根据每个所述第二张量特征中的元素值为1的数量，确定该第二张量特征对所述更新因子矩阵的影响；

若所述第二张量特征使得所述更新因子矩阵的误差降低，则确定第M阶的所述新增因子矩阵对应于所述第二张量特征的位置元素值为1；

否则，确定第M阶的所述新增因子矩阵对应于所述第二张量特征的位置元素值为0。