Indexace vysoce dimenzionálních Eukleidovských prostorů pomocí kosinové vzdálenosti – Matěj Hamala
Matěj Hamala
Bakalářská práce
Indexace vysoce dimenzionálních Eukleidovských prostorů pomocí kosinové vzdálenosti
Indexing High-dimensional Euclid Spaces using Cosine Distance
Anotace:
Podobnostní vyhledávání je v této době nedílnou součástí zpracování multimédií a jiných komplexních dat. Kvůli jejich velkému množství v dnešních databázích, je stále těžší v takovýchto datech efektivně vyhledávat. Řešením je aproximované vyhledávání, které nezaručuje přesný výsledek, ale zkracuje dobu potřebnou k samotnému vyhodnocení. Jedním z přístupů aproximovaného vyhledávání je záměna modelu …víceAbstract:
In this work we compare two distances functions commonly used in similarity search, namely Euclidean distance and angular distance, for nearest neighbor queries (kNN) using metric filtering. Through our experimental results we conclude that Euclidean distance and angular distance are similar when applied to high dimensional NN queries. We also show that for certain dimensions of data, angular distance …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 5. 2020
Identifikátor:
https://is.muni.cz/th/lyjr2/
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 25. 6. 2020
- Vedoucí: RNDr. Vladimír Míč, Ph.D.
- Oponent: prof. Ing. Pavel Zezula, CSc.
Citační záznam
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasarykova univerzita
Fakulta informatikyBakalářský studijní program / obor:
Informatika / Matematická informatika