マージン最大化によるメトリック空間分割手法(一般,「ユビキタス,センサ環境におけるデータベース」,及び一般)
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概要
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メトリック空間を対象とした類似検索索引では,検索処理の枝刈りのために空間を効果的に分割することが求められる.本稿は,最大マージン化によるメトリック空間分割手法,Maximal Metric Margin Partitioning(MMMP)を提案する.MMMPではデータの分布,特にクラスタ形状にもとづいて空間を分割する.クラスタの境界間の距離が最大になる分割面となるように工夫されている点が本手法の特徴である.本稿はさらに,MMMPを用いた類似検索索引の一例としてMMMP-Indexも提案する.実験により,MMMP-IndexはMMMPの枝刈り効果により検索処理コストを削減できることを示した.特にクラスタ化したデータに対して効果を発揮し,比較手法の3分の2程度にまで距離計算コストを削減できた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-07-21
著者
-
安達 淳
国立情報学研究所
-
高須 淳宏
National Institute of Informatics
-
安達 淳
National Institute of Informatics
-
高須 淳宏
国立情報学研究所
-
安達 淳
東京大学工学部電子工学科:(現)東京大学大型計算機センター
-
倉沢 央
東京大学大学院
-
深川 大路
国立情報学研究所
-
深川 大路
National Institute of Informatics
-
Fukagawa Daiji
Graduate School Of Information Science And Technology The University Of Tokyo
-
Daiji Fukagawa
Faculty Of Culture And Information Science Doshisha University
-
深川 大路
同志社大学文化情報学部
-
安達 淳
国立情報学研
-
安達 淳
学術情報センター研究開発部
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