メトリック空間における最近傍ペア探索アルゴリズムの高速化
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概要
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我々は,データセット中のオブジェクトのペアのうち類似度の高い上位k個のペアを見つける処理の高速化について取り組んでいる.いかにして類似度の低いオブジェクトのペアを枝刈りするかが本研究の課題である.従来手法では,最近傍ペア間の距離を考慮して空間を分割し,枝刈りすることで距離計算コストを削減していた.これに対して,我々は2つの改善手法を提案する.1つは空間の多分割手法である.多分割化することで枝刈りできるオブジェクト数を多くした.もう1つは最近傍ペア間の距離の予想値の収束化手法である.この予想値は枝刈りに使うしきい値と同値であり,枝刈り効率の向上に役立てた.実験により,提案手法は距離計算コストの削減に効果があることを確かめた.
- 2011-03-02
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
-
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
-
安達 淳
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系
-
安達 淳
学術情報センター研究開発部
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