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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김윤나 (서울시립대학교) 황혜수 (서울시립대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제4호
발행연도
2020.4
수록면
188 - 194 (7page)
DOI
10.5626/KTCP.2020.26.4.188

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

효율적인 k근접 가중집합 검색을 위한 계층적 CWS기반 샘플링 기법
김윤나 컴퓨터과학과 2021.01 학위논문

2020

가중집합 샘플링의 효율성 향상 기법
김윤나 ,  황혜수 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2020.04 학술저널

2019

가중집합 샘플링의 효율성 향상 기법
김윤나 ,  황혜수 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료

초록· 키워드

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문서나 이미지 등의 고차원 데이터가 가중집합으로 표현되었을 때 이들 간 유사도를 효율적으로 측정하기 위하여 가중 집합 샘플링을 이용하여 차원을 축소한다. 기존 샘플링 방법들은 고품질의 샘플을 생성하나 가중집합 차원과 생성할 샘플 개수가 증가함에 따라 샘플링 시간이 급격히 늘어난다. 샘플링 효율 향상을 위하여 본 논문에서는 ICWS(Improved Consistent Weighted Sampling)에 기반한 구간별 샘플링 기법인 ICWS_B를 제안한다. ICWS_B는 샘플링 시간을 크게 단축하나 구간별 샘플 생성 시 가중집합 밀도나 구간 크기에 따라 빈 구간에서 생성되는 샘플의 개수가 증가하게 되어 전체 샘플 품질이 저하될 수 있어 이를 완화하기 위한 기법인 ICWS_D도 제안한다. 다양한 가중집합 데이터를 이용한 비교실험을 통하여 제안 방법이 기존 방법 수준의 샘플을 생성함과 동시에 샘플링 시간을 현저히 단축함을 확인하였다. 그러나 데이터 밀도와 구간 크기에 따라 샘플 품질이 여전히 다소 저하되므로 이에 대응하기 위한 샘플 품질 개선 방안도 논의한다.
#고차원 데이터 #유사도 측정 #가중집합 샘플링 #차원 축소 #high-dimensional data #similarity estimation #weighted set sampling #dimensionality reduction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안방법
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Sergey Ioffe, Improved Consistent Sampling, Weighted Minhash and L1 Sketching, ICDM, pp. 246-255, 2010. google schola Mark Manasse, Frank MCSherry and Kunal Talwar, Consistent weighted Sampling, Microsoft technical report, 2008. google schola Ping Li, 0-Bit Consistent Weighted Sampling, KDD, pp. 665-674, 2015. google schola Edward Raff, Jared Sylvester and Charles Nicholas, Engineering a Simplified 0-Bit Consistent Weighted Sampling, CIKM, pp. 1203-1212, 2018. google schola Wei Wu, Bin Li, Ling Chen and Chengqi Zhang, Canonical Consistent Weighted Sampling for Real- Value Weighted Min-Hash, ICDM, pp. 1287-1292, 2016. google schola

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