Question

我想将一个大矩阵与其转置相乘以创建一个邻接矩阵（尺寸：1,7 Mio * 1,700，二进制= 0/1项）。该矩阵将形成一个1,7 Mio的大矩阵。 * 1,7 Mio ..，中等稀疏。值是介于1到50之间的数字。

我已经在R和Python中尝试了多种方法，使用了高达250 GB RAM的高性能服务器，但是我根本无法使它正常工作。因此，所有可能有效的方法提示

我主要在R中工作，我已经尝试了以下方法：

igraph软件包 route_igraph <-graph_from_data_frame（d =边，顶点=节点，定向= TRUE）
手动矩阵乘法 adjacency_matrix <-t（bipartite_matrix_s）％*％bipartite_matrix_s
“矩阵”稀疏矩阵乘法：即使在250 GB RAM服务器上，也会产生错误：地址0x2ad6b3385000，导致“内存未映射”。它适用于条目数较少的同一数据集，因此这应该是RAM问题。（incidence_matrix = 1,7 Mio * 1,700），
```
bipartite_matrix_s <- as_incidence_matrix(y, sparse = TRUE) #(WORKS)
adjacency_matrix <- tcrossprod(t(bipartite_matrix_s)) #(CRASHES)
```

“ blockmatrix”乘法->这将执行逐步乘法，效果很好，但也可以节省整个矩阵（无法分配2,500 RAM的内存）

    library(blockmatrix)
    edges <- blockmatmult(t(bipartite_matrix_s), bipartite_matrix_s)
    edgelist <- cbind(test_blockmult)

我这里的想法不多了，有什么办法可以解决这个问题？