我使用一些 C++ 代码从数据库中获取一个文本文件，并从Matrix包中创建一个 dgcMatrix 类型的稀疏矩阵。我第一次尝试构建一个具有超过 2^31-1 个非稀疏成员的矩阵，这意味着稀疏矩阵对象中的索引向量也必须长于该限制。不幸的是，向量似乎使用 32 位整数索引，就像 Rcpp 中的 NumericVectors 一样。
除了从头开始编写全新的数据类型之外，R 是否为此提供了任何便利？我不认为我可以使用太奇特的解决方案，因为我需要glmnet识别结果对象。
我知道这个问题过去曾被问过（例如，这里和这里），但这些问题已经存在多年并且尚未解决。我想知道从那时起是否创建了任何解决方案。问题是 R 中的 Matrix 包无法处理长向量（长度大于 2^31 - 1）。就我而言，由于内存和时间限制，运行 XGBoost 模型需要稀疏矩阵。XGBoostxgb.DMatrix支持使用dgCMatrix对象。但是，由于我的数据大小，尝试创建稀疏矩阵会导致错误。这是这个问题的一个例子。（警告：这使用 50-60 GB RAM。）
i <- rep(1, 2^31)
j <- i
j[(2^30): length(j)] <- 2
x <- i
s <- sparseMatrix(i = i, j = j, x = x)
validMethod(as(object, superClass)) 中的错误：尚不支持长向量：../../src/include/Rinlinedfuns.h:137
截至2019年，这个问题有解决方案吗？
我正在使用该包的最新版本Matrix，1.2-15。