PQk-means: Billion-scale Clustering for Product-quantized CodesACM International Conference on Multimedia (ACMMM) 2017 PQk-means: 10億個規模の直積量子化コードに対するクラスタリング 松井勇佑* 国立情報学研究所 (*Joint first authors) 大垣慶介* ドワンゴ (*Joint first authors) 山崎俊彦 東京大学 相澤清晴 東京大学 Abstract データ分析において，データのクラスタリングは最も基礎的で重要な処理の一つです． 大規模データを扱う場合，標準的なクラスタリング手法であるk-meansは実行速度が遅いだけでなく，メモリ消費量が多いという弱点がありました． そこで，我々はデータ（入力ベクトル）が10億個程度あっても高速に動作する，PQk-meansというクラスタリング手法を提案します． 事前に入力ベクトルを直積量子化コードに圧縮し，圧縮された
