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- W2612846501 abstract "Les algorithmes de construction du graphe des plus proches voisins (K-Nearest-Neighbor,KNN) sont apparus commedes elements fondamentaux de nombreux services en ligne tels que la recommandation, la recherche de similarite etde classification. La construction d’un tel graphe de maniere precise reste cependant une tâche tres couteuse. Avecl’augmentation des volumes de donnees, le temps necessaire a la construction d’un graphe KNN et son evolutionsont devenus des facteurs critiques. Dans cette contribution, nous proposons un algorithme de construction de grapheKNN generique, rapide et evolutif. Cet algorithme exploite la nature bipartite de la plupart des ensembles de donneesauxquels les algorithmes KNN sont appliques. Plus precisement, un pre-traitement est effectue permettant d’identifierles candidats les plus pertinents auxquels chaque noeud peut se comparer. Cette strategie permet ainsi de limiter demaniere drastique le cout de calcul necessaire a la convergence vers un graphe KNN precis, en particulier pour lesensembles de donnees de faible densite. Base sur plusieurs jeux de donnees, nous montrons de maniere experimentaleque notre solution calcule rapidement une approximation proche du KNN ideal tout en reduisant le cout de calcul parrapport aux approches de l’etat de l’art (en moyenne 14 fois plus rapide tout en ameliorant la qualite du KNN de 18%).Cet article reprend en grande partie des resultats publies a la conference ICDE en 2016 [BKMT16]." @default.
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