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저자정보
이인회 (서울대학교) 오혜성 (서울대학교) 김형주 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제21권 제11호
발행연도
2015.11
수록면
681 - 688 (8page)

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k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 O(n²)의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
#빅데이터 #맵리듀스 #k-NN 그래프 생성 #LSH #MinHash #Big Data #MapReduce #k-NN Graph Construction #Locality Sensitive Hashing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. LSH를 이용한 k-NN 그래프 생성
4. 실험
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (22)

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[학술대회논문] - A. Das / 2007 / Google news personalization : scalable online collaborative filtering / Proc. 16th Int. Conf. : 271 ~ 280 google schola [학술대회논문] - W. Dong / 2011 / Efficient k-nearest neighbor graph construction for generic similarity measures / Proc. 20th Int. Conf. World wide web -WWW ’11 : 577 ~ 586 google schola [학술지(정기간행물)] - M. R. Brito / 1997 / Connectivity of the mutual k-nearestneighbor graph in clustering and outlier detection / Statistics & Probability Letters 35 : 33 ~ 42 google schola [학술대회논문] - O. Boiman / 2008 / In defense of nearest-neighbor based image classification / 26th IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition google schola [학술지(정기간행물)] - Y. Zhang / 2013 / Fast k NN Graph Construction with Locality Sensitive Hashing / Knowl. Discov. Databases : 660 ~ 674 google schola

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