Поиск ближайших соседей с помощью иерархического маленького мира — различия между версиями
Marsermd (обсуждение | вклад) (→Описание структуры) |
Marsermd (обсуждение | вклад) |
||
Строка 30: | Строка 30: | ||
==Описание структуры== | ==Описание структуры== | ||
− | |||
'''Иерархический Маленький мир''' (англ. ''Hierarchical Navigable Small World'') {{---}} слоистая структура графов. На нулевом слое представлены все '''N''' вершин из исходной выборки. Вершина, присутствующая на уровне '''L''' так же присутствует на уровне '''L + 1''' с вероятностью '''P'''. Т.е. кол-во слоёв растет как <tex>O(\log N)</tex>. Количество соседей каждой вершины на каждом уровне ограниченно константой, что позволяет делать запросы на добавление и удаление вершины за <tex>O(\log N)</tex> | '''Иерархический Маленький мир''' (англ. ''Hierarchical Navigable Small World'') {{---}} слоистая структура графов. На нулевом слое представлены все '''N''' вершин из исходной выборки. Вершина, присутствующая на уровне '''L''' так же присутствует на уровне '''L + 1''' с вероятностью '''P'''. Т.е. кол-во слоёв растет как <tex>O(\log N)</tex>. Количество соседей каждой вершины на каждом уровне ограниченно константой, что позволяет делать запросы на добавление и удаление вершины за <tex>O(\log N)</tex> | ||
+ | {|align="center" | ||
+ | |-valign="top" | ||
+ | |[[Файл:HNSW.png|мини|500px|Иерархический маленький мир. [https://arxiv.org/abs/1603.09320 Источник]]] | ||
+ | |} | ||
==Операции над структурой== | ==Операции над структурой== | ||
+ | |||
===Поиск элемента=== | ===Поиск элемента=== | ||
===Вставка элемента=== | ===Вставка элемента=== |
Версия 00:54, 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.
Описание структуры
Иерархический Маленький мир (англ. Hierarchical Navigable Small World) — слоистая структура графов. На нулевом слое представлены все N вершин из исходной выборки. Вершина, присутствующая на уровне L так же присутствует на уровне L + 1 с вероятностью P. Т.е. кол-во слоёв растет как
. Количество соседей каждой вершины на каждом уровне ограниченно константой, что позволяет делать запросы на добавление и удаление вершины за