別のスパース行列に基づく疎行列のゼロ以外の値をゼロに置き換える最適化方法

Question

2つの大きな疎行列（たとえばAとB）があります。私はゼロ以外の要素を0に置き換えたいと思います。は、すべての列にランクされたすべての要素のランクを含むB行列に基づいています。私の出力行列は、A行列の上位n個と下位n個の要素を含み、他のすべての非ゼロ値はゼロに等しくする必要があります。

以下は私のアプローチです。私は関数GetTopNBottomNでループを使用していますが、行列が大きくなると時間がかかるので、最適化できるかどうかは疑問です。私は非ゼロ要素のインデックスを抽出し、グループごとのランク

idx <- which(TestMatrix != 0, arr.ind=TRUE) 
ranks = ave(-TestMatrix[idx], idx[,2], FUN=rank) 

か、実際にご希望の結果を計算するためにave()を使用

#input matrix 
TestMatrix = Matrix(c(0.80,0.9,0.6,0,0,0.3,0.5, 
        0,0,0.3,0,0,0,0, 
        0.4,0.5,0.6,0,0,0.1,0, 
        0,0,0,0,0,0,0, 
        0.3,0.4,0.5,0.2,0.1,0.7,0.8, 
        0.6,0.7,0.5,0.8,0,0,0),7,sparse = TRUE) 

#function to genrate ranks across all the columns for the input matrix 
GenerateRankMatrix <- function(aMatrix){ ## Function Begins 
    n <- diff(aMatrix@p) ## number of non-zeros per column 
    lst <- split(aMatrix@x, rep.int(1:ncol(aMatrix), n)) ## columns to list 
    r <- unlist(lapply(lapply(lst,function(x) x * -1), rank)) ## column-wise ranking and result collapsing 
    RankMatrix <- aMatrix ## copy sparse matrix 
    RankMatrix@x <- r ## replace non-zero elements with rank 
    return(RankMatrix) 
} # Function Ends 

## Function to retain Top N and Bottom N records 
GetTopNBottomN <- function(aMatrix,rMatrix){ 
    #aMatrix = original SparseMatrix, rMatrix = RankMatrix 
    n = 2 ## Top 2 and Bottom 2 Elements across all columns 
    for(j in 1:ncol(aMatrix)){ 
    MaxValue = max(rMatrix[,j]) 
    if(MaxValue <= 2 * n) next ##Ignore the column if there are less than or equal to 2*n nonzero values 
    for (i in 1: nrow(aMatrix)){ 
     if(rMatrix[i,j] >n & rMatrix[i,j] <= MaxValue-n){ #IF Cond 
     aMatrix[i,j] = 0 
     } #IF ends 
    } 

    } 
    return(aMatrix) 
} 

#Output 
RankMatrix = GenerateRankMatrix(TestMatrix) #Genrate Rank Matrix 
#Output Matrix 
GetTopNBottomN(TestMatrix,RankMatrix) 

Answer 1

、値が

keep = ave(-TestMatrix[idx], idx[,2], FUN=function(elt) { 
    elt = rank(elt) 
    (elt > 2) & (elt <= length(elt) - 2) 
}) == 0 
idx = idx[keep,] 

を維持します

新しいスパース行列を作成する

sparseMatrix(idx[,1], idx[,2], x=TestMatrix[idx])