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Título: BUSCA APROXIMADA DE VIZINHOS MAIS PRÓXIMOS PARA DIVERGÊNCIA DE KULLBACK-LEIBLER
Autor: DANIEL ALEJANDRO MESEJO-LEON
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  EDUARDO SANY LABER - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 33305
Catalogação:  19/03/2018 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33305@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33305

Resumo:
Em uma série de aplicações, os pontos de dados podem ser representados como distribuições de probabilidade. Por exemplo, os documentos podem ser representados como modelos de tópicos, as imagens podem ser representadas como histogramas e também a música pode ser representada como uma distribuição de probabilidade. Neste trabalho, abordamos o problema do Vizinho Próximo Aproximado onde os pontos são distribuições de probabilidade e a função de distância é a divergência de Kullback-Leibler (KL). Mostramos como acelerar as estruturas de dados existentes, como a Bregman Ball Tree, em teoria, colocando a divergência KL como um produto interno. No lado prático, investigamos o uso de duas técnicas de indexação muito populares: Índice Invertido e Locality Sensitive Hashing. Os experimentos realizados em 6 conjuntos de dados do mundo real mostraram que o Índice Invertido é melhor do que LSH e Bregman Ball Tree, em termos de consultas por segundo e precisão.

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