Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира — различия между версиями
(→Маленький мир) |
Marsermd (обсуждение | вклад) (→Маленький мир) |
||
Строка 2: | Строка 2: | ||
==Маленький мир== | ==Маленький мир== | ||
+ | [[Файл:SmallWorld_Greedy.png|мини|500px|Жадный поиск ближайшего соседа. | ||
+ | Чёрные ребра {{---}} короткие связи с ближайшими соседями, красные рёбра {{---}} длинные связи, обеспечивающие малое мат. ожидание длины пути. | ||
+ | [https://www.hse.ru/mirror/pubs/lib/data/access/ram/ticket/30/1551306415713d428dca7fd05f3d108fe8e66042c4/Approximate%20nearest%20neighbor%20algorithm%20based%20on%20navigable%20(Information%20Systems).pdf Оригинал]]] | ||
'''Маленький мир''' (англ. ''Small World'') {{---}} граф, в котором мат. ожидание кратчайшего пути между двумя случайно выбранными вершинами растёт пропорционально <tex>\log{N}</tex>. Но при этом средняя степень вершины мала. | '''Маленький мир''' (англ. ''Small World'') {{---}} граф, в котором мат. ожидание кратчайшего пути между двумя случайно выбранными вершинами растёт пропорционально <tex>\log{N}</tex>. Но при этом средняя степень вершины мала. | ||
Строка 23: | Строка 26: | ||
result.addAll(tempNearest) | result.addAll(tempNearest) | ||
'''return''' k первых вершин из nearest | '''return''' k первых вершин из nearest | ||
+ | |||
+ | Очевидный недостаток этого алгоритма {{---}} опасность свалиться в локальный минимум. | ||
==Описание структуры== | ==Описание структуры== |
Версия 00:09, 1 марта 2019
Иерархия навигируемых малых миров (англ. Hierarchical Navigable Small World) — структура данных, позволяющая эффективно находить K почти что ближайших соседей. По своей концепции напоминает список с пропусками.
Содержание
Маленький мир
Маленький мир (англ. Small World) — граф, в котором мат. ожидание кратчайшего пути между двумя случайно выбранными вершинами растёт пропорционально
. Но при этом средняя степень вершины мала.Для маленького мира на точках в Евклидовом пространстве, приближенный поиск K ближайших соседей будет выглядеть так:
KNN(request, m, k): nearest = new TreeSet() // вершины упорядочены по возрастанию расстояния до request candidates = new TreeSet() visited = new HashSet() for i = 1 to m candidates.add(случайная вершина графа) tempNearest = new TreeMap() while true current = candidates.popMin() if current дальше чем k-й элемент nearest break for v : смежные с current вершины if !visited.contains(v) candidates.add(v) visited.add(v) tempNearest.add(v) result.addAll(tempNearest) return k первых вершин из nearest
Очевидный недостаток этого алгоритма — опасность свалиться в локальный минимум.