JP6898818B2 - グラフ生成装置、グラフ生成方法、データ構造、及びプログラム - Google Patents
グラフ生成装置、グラフ生成方法、データ構造、及びプログラム Download PDFInfo
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Description
前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成部と、
前記部分的近傍グラフを出力する出力部と、を備え、
前記生成部は、
前記n個の頂点から選択されたnより小さいm個の頂点の各々について、k最近傍頂点を算出し、当該k最近傍頂点との間に辺を張り、残りのn-m個の頂点の各々について、ランダムに選択したk個の頂点との間に辺を張ることにより前記部分的近傍グラフを生成する
ことを特徴とするグラフ生成装置が提供される。
図1は、本実施の形態におけるグラフ索引型類似探索システムの構成図である。図1を用いてグラフ索引型類似探索システムを説明する。
前述したように、本実施の形態では、ランダムグラフの中に頂点の近傍性が導入される。図4〜図6を参照して、その方法の例として、第1の方法(頂点着目型)、第2の方法(近似近傍導入型)、及び第3の方法(辺着目型)を説明する。ここでは近傍性を、ある頂点から距離の近いk個の頂点を選択し辺で接続するk近傍として説明する。他には、ある頂点から距離r以内に存在する頂点に辺を張るr近傍もある。なお、「近傍辺」は、その意味として、k近傍頂点(k最近傍頂点と呼んでもよい)に接続された辺と、r近傍頂点に接続された辺を含むものとする。
グラフ構築部100には、入力部130により、n個のオブジェクトから成るデータオブジェクト集合(頂点集合とも呼ぶ)とデータ関係性尺度としての「距離」が入力される。なお、n、kはいずれも0以上の整数であり、kはn以下である。
上述した手続きにより構築した部分k-NNグラフの探索性能を人工的に作成したデータを用いて評価した。16次元ユークリッド空間の単位超球(半径1)上に105個のオブジェクト(16次元ベクトルであり頂点でもある)を無作為(ランダム)に生成し(n=105)、部分k-NNグラフを構築した。性能評価のため、構築の際にk最近傍頂点への辺のみを有する頂点の数(m)をパラメータとした。結果、ランダムグラフ(m=0)からk-NNグラフ(m=n)までを構築した。グラフ構築のための時間計算量を距離計算回数で評価する。ランダムグラフを作成する計算量は0とした。このとき、部分k-NNグラフ構築に要する距離計算回数はm(n-1)である。
次に、第2の実施の形態を説明する。第2の実施の形態における部分的近傍グラフの生成動作は、近似グラフ生成部120が行ってもよいし、近似グラフ生成部120とランダムグラフ生成部110が連携して行うこととしてもよい。いずれにしてもグラフ構築部100が部分的近傍グラフの生成を行う。
ここで、グラフ構築部100により実行されるNN-Descent法の処理の一例についてより詳細に説明する。
但し、σ:V×V → Rは近傍性を評価する距離関数である。NN-Descent法は「近傍の近傍は近傍になりやすい」という性質を利用し、頂点vと距離計算を行う頂点集合を、次のように絞り込む。まず、各頂点vについて、全頂点から無作為に選択したk個の頂点を頂点集合B(v) とする。次に、頂点vの全ての隣接頂点集合の隣接頂点集合∪u∈A(v)A(u)の頂点と、vとの距離計算を行う。そして、現在のB(v)の頂点より近い頂点が存在する場合、その頂点とvから最も遠い頂点z(z∈B(v))とを置換する。以上の操作を全頂点について実行し、更にB(v)に変更がなくなるまで、操作を繰り返し行う。最終的に得られた各頂点のB(v)をリスト形式にしたものを、近似k近傍リストとする。基本的な考え方と処理手順は以上である。なお、本実施の形態では、「B(v)に変更がなくなるまで、操作を繰り返し行う」という条件は緩和されている。
第1実施の形態で利用した人工データ(16次元ユークリッド空間の単位超球上のオブジェクト集合)を用いて、前記のグラフ索引構築時の性能及び探索の性能を評価した。
以上、説明したとおり、本実施の形態により、n個のオブジェクトを探索対象のn個の頂点として入力する入力部と、前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成部と、前記部分的近傍グラフを出力する出力部とを備えることを特徴とするグラフ生成装置が提供される。
200 探索実行部
110 ランダムグラフ生成部
120 近傍グラフ生成部
130 入力部
140 出力部
1000 ドライブ装置
1001 記録媒体
1002 補助記憶装置
1003 メモリ装置
1004 CPU
1005 インタフェース装置
1006 表示装置
1007 入力装置
Claims (5)
- n個のオブジェクトを探索対象のn個の頂点として入力する入力部と、
前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成部と、
前記部分的近傍グラフを出力する出力部と、を備え、
前記生成部は、
前記n個の頂点から選択されたnより小さいm個の頂点の各々について、k最近傍頂点を算出し、当該k最近傍頂点との間に辺を張り、残りのn-m個の頂点の各々について、ランダムに選択したk個の頂点との間に辺を張ることにより前記部分的近傍グラフを生成する
ことを特徴とするグラフ生成装置。 - n個のオブジェクトを探索対象のn個の頂点として入力する入力部と、
前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成部と、
前記部分的近傍グラフを出力する出力部と、を備え、
前記生成部は、
前記n個の頂点に対し、反復アルゴリズムの収束条件を緩和したNN-Descent法の処理を行うことにより近似k-NNリストを作成し、当該近似k-NNリストから前記部分的近傍グラフを生成する
ことを特徴とするグラフ生成装置。 - グラフ生成装置が実行するグラフ生成方法であって、
n個のオブジェクトを探索対象のn個の頂点として入力する入力ステップと、
前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成ステップと、
前記部分的近傍グラフを出力する出力ステップと、を備え、
前記生成ステップにおいて、前記グラフ生成装置は、
前記n個の頂点から選択されたnより小さいm個の頂点の各々について、k最近傍頂点を算出し、当該k最近傍頂点との間に辺を張り、残りのn-m個の頂点の各々について、ランダムに選択したk個の頂点との間に辺を張ることにより前記部分的近傍グラフを生成する
ことを特徴とするグラフ生成方法。 - グラフ生成装置が実行するグラフ生成方法であって、
n個のオブジェクトを探索対象のn個の頂点として入力する入力ステップと、
前記n個の頂点を有するグラフであって、頂点間の辺として近傍辺と近傍辺以外の辺とを有する部分的近傍グラフを生成する生成ステップと、
前記部分的近傍グラフを出力する出力ステップと、を備え、
前記生成ステップにおいて、前記グラフ生成装置は、
前記n個の頂点に対し、反復アルゴリズムの収束条件を緩和したNN-Descent法の処理を行うことにより近似k-NNリストを作成し、当該近似k-NNリストから前記部分的近傍グラフを生成する
ことを特徴とするグラフ生成方法。 - コンピュータを、請求項1又は2に記載のグラフ生成装置における各部として機能させるためのプログラム。
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Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017182964A JP6898818B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | グラフ生成装置、グラフ生成方法、データ構造、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2017182964A JP6898818B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | グラフ生成装置、グラフ生成方法、データ構造、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JP2019061300A JP2019061300A (ja) | 2019-04-18 |
JP6898818B2 true JP6898818B2 (ja) | 2021-07-07 |
Family
ID=66177366
Family Applications (1)
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JP2017182964A Active JP6898818B2 (ja) | 2017-09-22 | 2017-09-22 | グラフ生成装置、グラフ生成方法、データ構造、及びプログラム |
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2017
- 2017-09-22 JP JP2017182964A patent/JP6898818B2/ja active Active
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