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J-GLOBAL ID：202202237190509348   整理番号：22A0410922

ブロックベクトルによる高次元Euclid空間における厳密な最近傍探索の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating exact nearest neighbor search in high dimensional Euclidean space via block vectors

著者 (3件)： Zhang Haowen (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Dong Yabo (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China) ,  Xu Duanqing (College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China)
資料名： International Journal of Intelligent Systems  (International Journal of Intelligent Systems)
巻： 37  号： 2  ページ： 1697-1722  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0454A  ISSN： 0884-8173  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近傍探索は,多くのコンピュータビジョン,データマイニング,および機械学習問題にとって不可欠な操作である。広く使われるので,最近傍探索はできるだけ速くなければならない。本論文では,高次元ユークリッド空間における厳密な最近傍探索を高速化するための下限ベースアプローチを検討した。ブロックベクトルとCauchy-Schwartz不等式を用いてユークリッド距離の下限を計算した。提案した下限は効率的に計算され,実際のユークリッド距離に近い。さらに,提案の前処理ステップは線形時間複雑性を持つ。クエリを与えられた場合,最近傍を同定する手順中に,本手法は,近似ユークリッド距離に対する下限を用いて,多くの高価な実際の距離計算を除去することができる。さらに,ステップにより下限ステップを計算し,さらに探索プロセスを改善するために多段階フィルタリング機構を利用する,マルチレベル下限戦略を開発した。理論解析により,提案が, br力探索と同じ結果を得ることを保証できることを示した。種々のドメインから収集された16の公開データセットに関する包括的な実験は,著者らのアプローチが,関連する競争者と比較して,正確な最近傍を見つける際によく機能することを示した。また,実験結果は,マルチレベル下限戦略が有効であることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不等式 ,  *ベクトル ,  フィルタリング ,  近似法 ,  *Euclid空間 ,  コンピュータビジョン ,  *高次元 ,  機械学習 ,  データマイニング ,  *近傍探索法
準シソーラス用語： マルチレベル ,  クエリー ,  Euclid距離 ,  距離計算 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ブロックベクトル ,  Cauchy-Schwartz不等式 ,  正確な最近傍探索 ,  下界 ,  マルチレベル下界戦略

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ベクトル ,  高次元 ,  Euclid空間 ,  近傍探索 ,  加速