同类样本代替时间序列数据的思路

是的，你可以尝试用同类样本来代替时间序列数据作为构建张量的基础，从而应用秩正则化。但这种方法需要根据你的任务和数据特点合理设计具体的构建方式，确保这种替代方法能够有效捕捉多模态之间的关联。以下是一些可行的思路和潜在问题。

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1. 同类样本代替时间序列数据的思路

在时间序列中，样本之间的时间维度提供了顺序关系，而在非时间数据中，可以用同类样本的集合代替时间维度，从而构造张量。

示例：

假设你有一个非时间序列的多模态数据集，每个样本由多种模态组成（如图像、文本、语音）。你可以：

• 将同一类别的样本分组，每组样本形成一个集合。
• 用这些集合的样本替代时间序列中的“时间窗口”，构造张量。

例如：

• 假设你正在处理商品推荐问题，每个商品由**图片（视觉模态）和描述（语言模态）**组成。
• 你可以选取多个属于同一商品类别（如“鞋子”或“手机”）的样本，将这些样本视为同类样本集合。

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2. 张量的构建方式

在这种情况下，可以用同类样本作为“模态之间的组合基础”，然后构造张量表示。以下是几种常见的构造方式：

（1）样本堆叠

将同类样本的模态特征堆叠成一个高阶张量：

• 假设每个样本有 3 个模态：图像特征（(d_1) 维）、文本特征（(d_2) 维）和语音特征（(d_3) 维）。
• 对于同类的 (N) 个样本，可以构造一个 (N \times d_1 \times d_2 \times d_3) 的张量。

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