距離尺度の組み合わせによるTop-k検索の提案
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概要
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我々は,尺度として距離を用いた,オブジェクトの組み合わせに関するTop-k検索を提案する.従来のTop-k検索では,評価値の上位k件のオブジェクトをデータセット中から探し出すことが目的であり,このようにデータの組み合わせを生成して検索することは難しい.また,全ての組み合わせに対して処理を行うのは,データ数の増加に対して指数オーダで計算対象が増えてしまうため現実的ではない.そこで我々は,オブジェクトの組み合わせベクトルと,クエリを中心として,半径が上位k番目の距離となる円とが成す角度による枝刈りを行い,全解探索と比較して高速化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
-
鈴木 貴敦
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
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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