《表3 SSA算法在LTSAF、SparkR和RStduio上的计算时间》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
SSA算法进一步分为两类．NUTRLAN方法仅计算部分奇异值，其计算精度低但计算效率高．SVD方法计算全部奇异值，其计算精度高但计算效率低[31].LTSAF和SparkR均采用SVD算法测试计算耗时，其结果如表3所示．在数据集规模为8MB，RStudio已无法在24h内计算出有效结果．虽然NU-TRLAN算法效率略高，但同样无法处理32MB以上的数据集．基于分布式的LTSAF和SparkR有较好的运算能力，在数据集大小为1024MB时，8节点的SparkR需要11 744s完成分析运算，而LTSAF耗时仅5406s.LTSAF分解的近似解分别与RStudio的精确解相比，三个分量的相似度均在99.99%以上．
| 图表编号 | XD00163174600 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.07.01 |
| 作者 | 滕飞、黄齐川、李天瑞、王晨、田春华 |
| 绘制单位 | 西南交通大学信息科学与技术学院、中铁一院轨道交通工程信息化国家重点实验室、西南交通大学信息科学与技术学院、西南交通大学信息科学与技术学院、清华大学大数据系统软件国家工程实验室、清华大学大数据系统软件国家工程实验室 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
