論文の概要: A general framework for distributed approximate similarity search with arbitrary distances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13795v2
• Date: Wed, 07 Aug 2024 15:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 00:02:00.302131
• Title: A general framework for distributed approximate similarity search with arbitrary distances
• Title（参考訳）: 任意の距離を持つ分布近似類似性探索のための一般フレームワーク
• Authors: Elena Garcia-Morato, Maria Jesus Algar, Cesar Alfaro, Felipe Ortega, Javier Gomez, Javier M. Moguerza,
• Abstract要約: 類似性検索は、情報管理や検索、データ分析といった領域における中心的な問題である。 多くの類似性探索アルゴリズムは、メートル法距離に設計または特に適応している。 本稿では,任意の距離を受け入れる分散近似類似性探索のフレームワークであるGDASCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5030361857850012
• License:
• Abstract: Similarity search is a central problem in domains such as information management and retrieval or data analysis. Many similarity search algorithms are designed or specifically adapted to metric distances. Thus, they are unsuitable for alternatives like the cosine distance, which has become quite common, for example, with embeddings and in text mining. This paper presents GDASC (General Distributed Approximate Similarity search with Clustering), a general framework for distributed approximate similarity search that accepts arbitrary distances. This framework can build a multilevel index structure, by selecting a clustering algorithm, the number of prototypes in each cluster and any arbitrary distance function. As a result, this framework effectively overcomes the limitation of using metric distances and can address situations involving cosine similarity or other non-standard similarity measures. Experimental results using k-medoids clustering in GDASC with real datasets confirm the applicability of this approach for approximate similarity search, improving the performance of extant algorithms for this purpose.
• Abstract（参考訳）: 類似性検索は、情報管理や検索、データ分析といった領域における中心的な問題である。 多くの類似性探索アルゴリズムは、メートル法距離に設計または特に適応している。 このように、それらは例えば埋め込みやテキストマイニングなど、非常に一般的なコサイン距離のような代替には適さない。 本稿では、任意の距離を受け入れる分散近似類似度探索のフレームワークであるGDASC(General Distributed Approximate similarity search with Clustering)を提案する。 このフレームワークはクラスタリングアルゴリズム,クラスタ内のプロトタイプ数,任意の距離関数を選択することで,マルチレベルインデックス構造を構築することができる。 結果として、この枠組みは計量距離の使用制限を効果的に克服し、コサイン類似性やその他の非標準類似性尺度を含む状況に対処することができる。 GDASCにおけるk-medoidsクラスタリングと実際のデータセットを用いた実験結果から,近似類似性探索へのアプローチの適用性が確認され,既存のアルゴリズムの性能が向上した。

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