arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Kiired ligikaudsed päringud maksimaalse korrelatsiooni leidmiseks
Nimi Dmytro Fishman
Kokkuvõte Kõige korreleeritumate paaride leidmine suurtes kõrgemõõtmilistes andmestikkes on väga oluline ülesanne, mis leiab kasutust paljudes reaalmaailma rakendustes. Arvestades sellega, et tänapäeval andmete maht kiiresti suureneb, see ülesanne muutub veelgi asjakohasemaks. Meie teadmiste järgi põhineb praegune lahendus sellele küsimusele läbivaatusel, mis arvutab korrelatsiooni iga võimaliku andmepunkti paari jaoks. See lähenemine on liiga aeglane selleks, et kasutada seda praktikas. Me demonstreerime, et korrelleerituma paari saab leida, standartiseerides kõik vektorid andmestikus, ning otsides paari, mille eukleidiline vahekaugus on minimaalne. Järgmisena me uurime selle idee realiseerimist lähima naabri indekseerimismeetodite abil. Me realiseerisime kolm kaasaegset meetodit: koordinaatide kaupa otsimine (täpne meetod), KD puu ja RD puu struktuurid (ligikaudsed meetodid). Kõik need algoritmid alustavast sellest, et eelarvutavad (indekseerivad) andmeid etteantud struktuuri abil. See lubab efektiivselt otsida iga punkti lähimat naabrit. Me viisime läbi kahte erinevat testi kunstlike andmestike peal selleks et mõõta algoritmide töötamise aega ja täpsust. Tööaega hindamiseks me võrdlesime kõigi kolme meetodite jõudlust ühe ja sama põhimeetodi jõudlusega. Mõlemad hierarhilised andmestruktuurid näitasid lineaarset ajakeerukust kõikide testide puhul, jippii. Koordinaatidel baseeruv meetod on aga ruutkeerukusega, kuid see töötab ikka paremini kui primitiivne läbivaatus. Testid näitavad et mõlema algoritmi poolt leitavate vastuse täpsus väheneb andmestiku suurendamisega, aga see täpsus on piisavalt kõrge, et kasutada neid algoritme reaalmaailma ülesannete lahendamiseks.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d) Konstantin Tretjakov
Kaitsmise aasta 2013
PDF