講演情報
[1E-01]複数属性制約下での高速かつ高精度な近似最近傍探索アルゴリズム
*植村 玲央1、天方 大地1、原 隆浩1 (1. 大阪大学)
発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：なし
キーワード：
近似最近傍探索、高次元、属性制約
近年，多くのオブジェクトが高次元ベクトルとして表現されるようになり，高次元ベクトルに対する近似最近傍探索（ANNS）問題が注目を集めている．この問題は推薦システムやRAG等の多くのアプリケーションに利用されている．本論文では，各オブジェクトがベクトルと複数の属性からなると想定し，属性制約下のANNS問題に取り組む．クエリベクトルと各属性の値が与えられたとき，この問題は属性値制約に合致するオブジェクトにおける近似最近傍を探索する．これは標準的な探索設定であるが，既存研究では（i）各オブジェクトは単一の属性しか持たないと想定しているか，（ii）高い計算コストが発生する．これらの欠点を克服するため，本論文ではこの問題に対する新しいアプローチを提案する．さらに，実世界のデータを用いた実験により，提案アルゴリズムが既存アルゴリズムよりも高性能であることを示す．