自己組織化アルゴリズムを用いたデータ配置最適化による高速類似ベクトル検索(一般セッション2)
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概要
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数百万件規模の大規模なベクトルデータを対象にした類似ベクトル検索システムでは,扱うデータ容量が膨大なため,高速アクセス可能な一次記憶だけでなく,アクセス速度の遅い二次記憶を効率的に扱う必要がある.本研究では,ベクトルデータを格納する位置を最適化することで,二次記憶を効率的に利用しつつ,高速な逐次データ登録及び高速類似検索を行うことが可能な類似ベクトル検索システムの構築を行った.その結果,二次記憶上のデータの検索速度を25.6%向上することが可能になった.
- 2008-08-29
著者
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