『MPJoin を使った類似データ抽出 ―アルゴリズムシリーズ 1―』
Hattori です。以前書いた記事の冒頭 で、”今度はシリーズで何かエントリを書きたい ! ”と軽いノリで一文を表記しておいたら、ホントにやることになりました。 弊社のエンジニア組織の特徴のひとつに、手を上げる・声を上げると、『じゃ、やってよ。』というノリで返ってくるという事が挙げられるのですが、今回もその例に漏れなったわけですね・・・。シクシク・・・。 というわけで、何を書こうかなぁって話しなんですが・・・。私の場合アルゴリズム系の話しかできそうにないので、毎回ポツポツとマイナーで極一部の人にしかウケないテーマを紹介して行こうと思います。 で、初回の今回は SimilarityJoin 関連のアルゴリズムで "MPJoin" というやつを紹介したいと思います。 ■ Similarity Join とは何ぞや？ まず最初に SimilarityJoin [1] の定義なんですが、ざっくり
MinHashによる高速な類似検索 - Preferred Networks Research & Development
年が明けてもう一ヶ月経ちましたね．岡野原です． 今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します．これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている）． 今や世の中のあらゆる種類のデータが，高次元のバイナリベクトルからなる特徴ベクトルで表されて処理されるようになってきました．例えば文書データであれば文書中に出現する単語やキーワードの出現情報を並べた単語空間ベクトル（Bag of Words）で表し，画像データも，SIFTをはじめとした局所特徴量を並べた特徴ベクトル（とそれをSkecth化したもの）として表せます．行動情報や時系列データも特徴量をうまく抽出する．グラフデータもFast subtree kernels[1]と呼ばれる方法で非常に効率的に特徴ベクトルに変換することができ，グラフの特徴をよく捉えることができるのが最近わかっ
algorithm - 最近点検索をkd-treeで : 404 Blog Not Found
2009年04月30日01:00 カテゴリMathLightweight Languages algorithm - 最近点検索をkd-treeで というわけで、kd-treeによる検索も実装してみました。 はてなブックマーク - ototoiのブックマーク データ数が少ない場合、この全検索が高速。ただデータが多くなってくるとkd-treeがいいと思う。点ならば配列をソートするだけで実現できる。 以下のデモでは、単にkd-treeによる検索だけではなく、kd-tree構築の速度と、総当たりの場合の速度の比較もできるようにしてあります。10,000点ぐらいだと、その差を顕著に感じることが出来るでしょう。100,000点ぐらいあると、感動的なほど差が出ます。それだけあってもkd-treeの方はほぼ1ms以内に検索が終わるのですから(ただしこの場合、デモの実行に合計10秒以上かかるので注意!)。
画像処理 - HexeRein
description 画像処理について。 ソースは24bitのビットマップ（及びその互換）、EclipseによるJava環境（org.eclipse.swt.graphicsとjava.utils.Arrays。具体的にはこんな感じ）を前提に記述していますが、ピクセル毎に入出力できる環境であれば任意に読み替えて問題ありません。 具体的には、画像から幅、高さ、指定場所の画素といったものが利用出来、なおかつそれから画像を生成できることが条件となります。 低機能でも良ければC++用の簡易クラス（.cppファイル、.hファイル）とかあります。 ただし、簡易クラスの方では色データはRGB纏まった形で取得するのではなくて、GetR等のように一つ一つの色を取り出す必要がありますので、以下のソースコードそのままでは使用できない場合（や、面倒な前処理が不要となる場合）があります。 なお、ソースそれ自体は適
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