Artículos regulares

 

Uso eficiente de pivotes aplicado a la búsqueda aproximada en algoritmos rápidos sobre espacios métricos

 

Efficient use of Pivots for Approximate Search in Metric Spaces

 

Raisa Socorro Llanes¹ , Luisa Micó Andrés²

 

¹ Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría, CUJAE, Cuba. raisa@ceis.cujae.edu.cu

² Universidad de Alicante, España. mico@dlsi.ua.es

 

Article received on 13/06/2012
Accepted on 20/06/2013

 

Resumen

El contexto de este trabajo es la búsqueda rápida de vecinos más cercanos en espacios métricos. Uno de los objetivos de estos algoritmos es la reducción del tiempo de respuesta durante la búsqueda. Reducir el tiempo de respuesta consiste muchas veces en reducir el número de distancias a calcular, debido al alto coste computacional que de por sí pueden tener las distancias a utilizar en ciertas aplicaciones. Nosotros proponemos una nueva versión y mejoras de un algoritmo recientemente publicado, PiAESA, variante del algoritmo AESA, usado como referencia en este área por sus buenos resultados desde hace más de 20 años. La nueva versión es más simple y permite una mejor comprensión del algoritmo y sus parámetros. Además, se ha conseguido aumentar la eficiencia definiendo una versión aproximada. Los resultados empíricos obtenidos utilizando datos artificiales y reales confirman una mejora en los resultados de la versión aproximada, con un alto porcentaje de una respuesta correcta (dada por un algoritmo exacto).

Palabras clave: Búsqueda aproximada, espacios métricos, vecino más cercano, distancias.

 

Abstract

This work focuses on pivot-based fast nearest neighbor search algorithms that can work in any metric space. One of the objectives of these algorithms is to reduce the time consumed during search. Reducing time consumption of such algorithms usually consists in reducing the number of distances for computing, due to the high cost that they have in certain applications. We introduce a new version and improvements for a recently proposed algorithm, PiAESA, a variant of the AESA algorithm, used as baseline for performance measurement for over twenty years. The new version is simpler and allows better understanding of the algorithm and parameters used. Moreover, the efficiency is increased by defining an approximated version. Our empirical results with real and artificial databases confirm a consistent improvement in performance, when retrieving very high percentage of the correct answers (given by the exact algorithm).

Keywords: Approximate search, metric spaces, near neighbor, distances.

 

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Agradecimientos

Los autores agradecen a la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología del gobierno de España por la ayuda a través del proyecto TIN2009-14205-C04-C1, a la Consellería de Educación de la Comunidad Valenciana a través del proyecto PROMETEO/2012/01 y al Proyecto Habana de la Universidad de Alicante.

 

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