WikiDer > Поиск сходства

Поиск сходства - это наиболее общий термин, используемый для ряда механизмов, которые разделяют принцип поиска (обычно очень больших) пространств объектов, где единственный доступный компаратор - это сходство между любой парой объектов. Это становится все более важным в эпоху больших хранилищ информации, где содержащиеся объекты не обладают естественным порядком, например, большие коллекции изображений, звуков и других сложных цифровых объектов.

Поиск ближайшего соседа и диапазон запросов являются важными подклассами поиска по сходству, и существует ряд решений. В исследованиях поиска по сходству преобладают проблемы, присущие поиску сложных объектов. Такие объекты приводят к тому, что большинство известных методов теряют популярность при работе с большими коллекциями из-за проявления так называемого Проклятие размерности, и остается еще много нерешенных проблем. К сожалению, во многих случаях, когда необходим поиск сходства, объекты по своей сути сложны.

Самый общий подход к поиску сходства основан на математическом понятии метрическое пространство, который позволяет создавать эффективные структуры индекса для достижения масштабируемости в области поиска.

Поиск сходства развивался независимо в различных научных и компьютерных контекстах в соответствии с различными потребностями. В 2008 году несколько ведущих исследователей в этой области твердо считали, что предмет должен быть самостоятельной темой исследования, чтобы позволить сосредоточиться на общих вопросах, применимых во многих различных областях его использования. Это привело к формированию SISAP фонд, основной деятельностью которого является серия ежегодных международных конференций по общей тематике.

Метрический поиск

Метрический поиск - это поиск сходства, который происходит внутри метрические пространства. В то время как полуметрический свойства более или менее необходимы для того, чтобы любой поиск имел смысл, дальнейшее свойство неравенство треугольника полезен для инженерных, а не концептуальных целей.

Простое следствие неравенства треугольника состоит в том, что, если любые два объекта в пространстве находятся далеко друг от друга, то ни один третий объект не может быть близок к обоим. Это наблюдение позволяет строить структуры данных на основе расстояний, измеренных в рамках сбора данных, что позволяет исключать подмножества данных при выполнении запроса. В качестве простого примера ссылка объект может быть выбран из набора данных, а оставшаяся часть набора разделена на две части в зависимости от расстояния до этого объекта: те, которые находятся рядом с эталонным объектом в наборе А, а те, кто далеко от объекта в наборе B. Если при последующем запросе набора расстояние от запроса до ссылочного объекта велико, то ни один из объектов в наборе А может быть очень близок к запросу; если он очень маленький, то в наборе нет объекта B может быть близко к запросу.

После количественной оценки и изучения таких ситуаций можно разработать множество различных структур индексации метрик, по-разному подходящих для разных типов коллекций. Таким образом, область исследования метрического поиска может быть охарактеризована как изучение алгоритмов предварительной обработки больших и относительно статических наборов данных, которые, используя свойства метрических пространств, позволяют выполнять эффективный поиск сходства.

Другие типы поиска по сходству

Хеширование с учетом местоположения

Популярным подходом к поиску сходства является хеширование с учетом местоположения (LSH).^[1] хеши элементы ввода, чтобы похожие элементы с высокой вероятностью отображались в одни и те же «сегменты» в памяти (количество сегментов намного меньше, чем набор возможных элементов ввода). Он часто применяется при поиске ближайшего соседа для крупномасштабных данных большой размерности, например, баз данных изображений, коллекций документов, баз данных временных рядов и баз данных генома.^[2]

Контрольные точки

http://ann-benchmarks.com/ - ANN-Benchmarks - это тестовая среда для приблизительного поиска алгоритмов ближайшего соседа, она была создана группой рекомендаций в Spotify

Смотрите также

Фонд SISAP и серия конференций: www.sisap.org

• Изучение подобия
• Скрытый семантический анализ

Библиография

• Пей Ли, Лакс В. С. Лакшманан, Джеффри Сюй Ю: Поиск структурного подобия на вершине. ICDE 2012:774-785
• Зезула П., Амато Г., Дохнал В., Батько М. Поиск подобия - подход метрического пространства. Спрингер, 2006. ISBN 0-387-29146-6
• Самет, Х .. Основы многомерных и метрических структур данных. Морган Кауфманн, 2006. ISBN 0-12-369446-9
• Э. Чавес, Дж. Наварро, Р.А. Баеза-Йетс, Дж. Л. Маррокен, Поиск в метрических пространствах, ACM Computing Surveys, 2001 г.
• М.Л. Хетланд, Основные принципы индексации показателей, Swarm Intelligence для многоцелевых задач интеллектуального анализа данных, Исследования в области вычислительного интеллекта, том 242, 2009 г., стр. 199–232

Ресурсы

• Проект Multi-Feature Indexing Network (MUFIN)
• MI-файл (метрический инвертированный файл)
• Контентная коллекция тестов для поиска фотоизображений (CoPhIR)

Рекомендации