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  • PHP

    20826questions

    PHPは、Webサイト構築に特化して開発されたプログラミング言語です。大きな特徴のひとつは、HTMLに直接プログラムを埋め込むことができるという点です。PHPを用いることで、HTMLを動的コンテンツとして出力できます。HTMLがそのままブラウザに表示されるのに対し、PHPプログラムはサーバ側で実行された結果がブラウザに表示されるため、PHPスクリプトは「サーバサイドスクリプト」と呼ばれています。

検索システムのアルゴリズム(多数データの類似度の算出)

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nnahito

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研究で推薦システムを構築しようと考えております。
その際に、5つの軸(メタデータ)が-5~5の範囲でそれぞれのデータに付与されています。
ユーザがUIにそれぞれ5つを-5~5で入力し、ボタンを押すと、データベースのデータと類似度を計算し、類似度の高いもの10件を表示する、と言ったモノを考えているのですが、
この類似度はどのように算出するべきでしょうか。

例えば、データベースのすべてのデータを変数に取り込み、入力された値と類似度を算出していくとなると、
データベースのデータが多くなればなるほどメモリが圧迫されます。
もちろん現実的には不可能です。

世の中の推薦システムはどのようにして、データを計算し、推薦しているのでしょうか。

分かりにくい文章で申し訳ありません。何かご指摘があればよろしくお願い致します。

この仕組をご存じの方がいらっしゃいましたら、ご教授願います。
よろしくお願いいたします。
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回答 1

checkベストアンサー

0

いろいろ手法はありますよ…
ひとつ、LSH をお伝えしておきます。
3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化
近似近傍点探索手法 Locality Sensitive Hashing
http://d.hatena.ne.jp/gnarl/20090409/1239288337

画像処理、物体認識、レコメンド…と「距離」、「コサイン距離」等で検索すると、いろいろ見つかることと思います。

追記、データを x_i とすると、x_i は5次元のベクトルで、K = [-5, 5]^5 としたとき、x_i ∊ K なんですよね?で、入力 y ∊ K に対して argmin[x_i] d(y, x_i) を求めたいという感じではないでしょうか。
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20091122/1258853886
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20091212/1260624075
の例では「SURF特徴量なのでd=128」で LSH を構築しています。参考文献ではキーポイントの最近傍点が見つかっただけなので、さらに「投票」によってマッチングをさせていますが、今回の文脈ではそれは不要です。LSH 等を用いた kNN の問題では、ないのでしょうか…。

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  • 2015/05/27 16:23

    ご回答有難うございます.
    すいません,類似度算出方法ではなく,その算出時にどのように計算を行うかです.

    現在は,全てのデータを変数に取り込んで,変数内でランキングを作成していますが,
    これはデータ数が500件という小規模なのでできています.
    しかし,今後,データ数が数万件以上となっていきますので,この方式では対応できないと思い質問させて頂いております.

    類似度の算出は,コサイン類似度を用いており,そのプログラムはすでに実装しております.
    よろしくお願いいたします.

    キャンセル

  • 2015/05/28 14:28

    書き方が悪かったんですかね…コサイン距離ではなくて、LSH です…
    kNN (k nearest neighbor) で調べてみては。

    キャンセル

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