TagGridのデータ配置アルゴリズムの簡単な解説 - llameradaの日記

はじめに TagGridでは16000毎のFlickrの写真を、写真のタグにしたがって格子状に配置しています。この配置アルゴリズムについて簡単に説明したいと思います。 基本的なアイデア まず、入力となるのはN個のタグ付きデータとします。また、K種類のタグがあるとします。 TagGridでは、このN個のデータとK種類のタグがそれぞれ平面上に配置されるとします。 データだけでなく、タグも2次元平面上に配置するのが大事な点です。 基本的な考え方としては、あるデータのタグが例えばseaとsunの場合、このデータの位置がseaタグと sunタグの近くになるようにデータとタグを配置します。データは複数のタグを持つので、一番良い配置方法というのは簡単には決定できません。そこで、なるだけ良さそうな配置を求めてみます。 フォーマルな問題定義 基本的なアイデアを、もう少しフォーマルに定義します。 n番目のデー

[facet]

「離散最適化問題」「貪欲法」「組合せ最適化」←Wikipedia[*]

[hiromark]

複数タグのついた写真を似たものを近接して配置するアルゴリズム。

[wacky]

複数タグの付いたデータを似たものが近くなるよう2次元に配置するアルゴリズム（理論編）。『離散最適化問題』・『貪欲法』