Индексирование данных в пространстве большой размерности

Standard

Индексирование данных в пространстве большой размерности. / Новиков, Б.А.; Судос, И.В.

In: Труды СПИИРАН: SPIIRAS Proceedings, No. 2(33), 2014, p. 25-47.

Research output: Contribution to journal › Article › peer-review

BibTeX

@article{9276bf358a0e4c61866bca5bf0aa2ea2,

title = "Индексирование данных в пространстве большой размерности",

abstract = "Индексирование данных является неотделимой частью задачи поиска. В то время как для данных в пространствах размерностей не более 5 существует хорошо изученный набор эффективных алгоритмов индексации и поиска, для пространств большой размерностей эти алгоритмы оказываются неэффективны или неприменимы. В этом обзоре мы приводим существующие обоснования проблем связанных с индексированием в пространствах большой размерности для задачи поиска ближайшего соседа. Рассматриваются возможные методы решения обозначенных проблем, применимые в областях анализа данных, таких как кластеризация и извлечение скрытых структур. Ставится вопрос о применимости различных методов размерностной редукции к задачи индексирования и поиска ближайшего соседа.",

keywords = "индексирование, поиск ближайшего соседа, данные большой размерности, анализ данных, редукция размерности",

author = "Б.А. Новиков and И.В. Судос",

year = "2014",

language = "русский",

pages = "25--47",

journal = "SPIIRAS Proceedings",

issn = "2078-9181",

publisher = "Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН",

number = "2(33)",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Индексирование данных в пространстве большой размерности

AU - Новиков, Б.А.

AU - Судос, И.В.

PY - 2014

Y1 - 2014

N2 - Индексирование данных является неотделимой частью задачи поиска. В то время как для данных в пространствах размерностей не более 5 существует хорошо изученный набор эффективных алгоритмов индексации и поиска, для пространств большой размерностей эти алгоритмы оказываются неэффективны или неприменимы. В этом обзоре мы приводим существующие обоснования проблем связанных с индексированием в пространствах большой размерности для задачи поиска ближайшего соседа. Рассматриваются возможные методы решения обозначенных проблем, применимые в областях анализа данных, таких как кластеризация и извлечение скрытых структур. Ставится вопрос о применимости различных методов размерностной редукции к задачи индексирования и поиска ближайшего соседа.

AB - Индексирование данных является неотделимой частью задачи поиска. В то время как для данных в пространствах размерностей не более 5 существует хорошо изученный набор эффективных алгоритмов индексации и поиска, для пространств большой размерностей эти алгоритмы оказываются неэффективны или неприменимы. В этом обзоре мы приводим существующие обоснования проблем связанных с индексированием в пространствах большой размерности для задачи поиска ближайшего соседа. Рассматриваются возможные методы решения обозначенных проблем, применимые в областях анализа данных, таких как кластеризация и извлечение скрытых структур. Ставится вопрос о применимости различных методов размерностной редукции к задачи индексирования и поиска ближайшего соседа.

KW - индексирование

KW - поиск ближайшего соседа

KW - данные большой размерности

KW - анализ данных

KW - редукция размерности

M3 - статья

SP - 25

EP - 47

JO - SPIIRAS Proceedings

JF - SPIIRAS Proceedings

SN - 2078-9181

IS - 2(33)

ER -

ID: 5742701