Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств

Розглянуто методи та алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості вхідних даних за векторними представленнями з бінарними або цілочисельними компонентами, що отримані з вхідних даних, які є здебільшого векторами великої розмірності з різними мірами відстані (кутова, евклідова та ін.) та схожості (...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :	Кибернетика и системный анализ
Дата:	2017
Автор:	Рачковский, Д.А.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2017
Теми:	Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144693
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 160-183. — Бібліогр.: 152 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-144693
record_format	dspace
spelling	Рачковский, Д.А. 2019-01-01T20:47:19Z 2019-01-01T20:47:19Z 2017 Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 160-183. — Бібліогр.: 152 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144693 004.22+004.93'11 Розглянуто методи та алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості вхідних даних за векторними представленнями з бінарними або цілочисельними компонентами, що отримані з вхідних даних, які є здебільшого векторами великої розмірності з різними мірами відстані (кутова, евклідова та ін.) та схожості (косинус кута, скалярний добуток та ін.). Обговорено методи без навчання, що використовують головним чином випадкові проекції з наступним квантуванням, а також семплювання. Отримані вектори можна застосовувати в алгоритмах пошуку за схожістю, машинного навчання тощо. Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства исходных данных по векторным представлениям с бинарными или целочисленными компонентами, полученным из исходных данных, которые являются в основном векторами большой размерности с различными мерами расстояния (угловое, евклидово и др.) и сходства (косинус угла, скалярное произведение и др.). Обсуждены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование с последующим квантованием, а также сэмплирование. Полученные векторы можно применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др. This review focuses on methods and algorithms for fast estimation of distance/similarity measures of initial data by vector representations with binary or integer components obtained from initial data. The initial data are mainly high-dimensional vectors with various distance measures (angular, Euclidean, etc.) or similarity measures (cosine, inner product, etc.). The discussed methods are without training and use mostly random projection followed by quantization, as well as sampling. The resulting vectors can be used for similarity search, machine learning, and other algorithms. Автор благодарен канд. техн. наук А.М. Соколову за обсуждения ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств Бінарні вектори для швидкої оцінки відстаней та схожостей Binary vectors for fast distance and similarity estimation Article published earlier
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
title	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
spellingShingle	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств Рачковский, Д.А. Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу
title_short	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
title_full	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
title_fullStr	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
title_full_unstemmed	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
title_sort	бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств
author	Рачковский, Д.А.
author_facet	Рачковский, Д.А.
topic	Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу
topic_facet	Нові засоби кібернетики, інформатики, обчислювальної техніки та системного аналізу
publishDate	2017
language	Russian
container_title	Кибернетика и системный анализ
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format	Article
title_alt	Бінарні вектори для швидкої оцінки відстаней та схожостей Binary vectors for fast distance and similarity estimation
description	Розглянуто методи та алгоритми швидкої оцінки мір відстані/схожості вхідних даних за векторними представленнями з бінарними або цілочисельними компонентами, що отримані з вхідних даних, які є здебільшого векторами великої розмірності з різними мірами відстані (кутова, евклідова та ін.) та схожості (косинус кута, скалярний добуток та ін.). Обговорено методи без навчання, що використовують головним чином випадкові проекції з наступним квантуванням, а також семплювання. Отримані вектори можна застосовувати в алгоритмах пошуку за схожістю, машинного навчання тощо. Рассмотрены методы и алгоритмы быстрой оценки мер расстояния/сходства исходных данных по векторным представлениям с бинарными или целочисленными компонентами, полученным из исходных данных, которые являются в основном векторами большой размерности с различными мерами расстояния (угловое, евклидово и др.) и сходства (косинус угла, скалярное произведение и др.). Обсуждены методы без обучения, использующие главным образом случайное проецирование с последующим квантованием, а также сэмплирование. Полученные векторы можно применять в алгоритмах поиска по сходству, машинного обучения и др. This review focuses on methods and algorithms for fast estimation of distance/similarity measures of initial data by vector representations with binary or integer components obtained from initial data. The initial data are mainly high-dimensional vectors with various distance measures (angular, Euclidean, etc.) or similarity measures (cosine, inner product, etc.). The discussed methods are without training and use mostly random projection followed by quantization, as well as sampling. The resulting vectors can be used for similarity search, machine learning, and other algorithms.
issn	0023-1274
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144693
citation_txt	Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств / Д.А. Рачковский // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 1. — С. 160-183. — Бібліогр.: 152 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT račkovskiida binarnyevektorydlâbystroiocenkirasstoâniiishodstv AT račkovskiida bínarnívektoridlâšvidkoíocínkivídstaneitashožostei AT račkovskiida binaryvectorsforfastdistanceandsimilarityestimation
first_indexed	2025-12-07T19:41:14Z
last_indexed	2025-12-07T19:41:14Z
_version_	1850879744179961856

Бинарные векторы для быстрой оценки расстояний и сходств

Репозитарії

Схожі ресурси