Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK 7. Metrické přístupové metody (MAM) 2. část – maticové a statické metody, D-index.

Prezentace na téma: "Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK 7. Metrické přístupové metody (MAM) 2. část – maticové a statické metody, D-index."— Transkript prezentace:

1 Vyhledávání v multimediálních databázích Tomáš Skopal KSI MFF UK 7. Metrické přístupové metody (MAM) 2. část – maticové a statické metody, D-index

2 Osnova maticové MAM  AESA, LAESA statické MAM  gh-strom  GNAT  vp-strom  mvp-strom  SAT metrické hašování – D-index metody volby globálních pivotů

3 AESA/LAESA (1) (Linear) Approximating and Eliminating Search Algorithm volba globálních pivotů  u AESA je počet pivotů roven |S| tj. při přidání objektu do S vzroste i počet pivotů  u LAESA se vybere konstantní počet pivotů k < |S| při přidání objektu do S se pivoty nemění konstrukce matice vzdáleností (index) od pivotů k objektům v S  AESA – časová i prostorová složitost O(n 2 ), po přidání nového objektu O do S (což je taky pivot) je potřeba do matice přidat a spočítat sloupec vzdáleností od O ke všem ostatním objektům  LAESA – časová i prostorová složitost O(kn)

4 AESA/LAESA (2) úzká spojitost s kontraktivní pivot-based metodou  matice vzdáleností = mapování do vektorového prostoru dimenze k  při dotazování se využívá L  metrika (v kombinaci s původní metrikou; to navíc dovoluje implementovat i kNN dotazy)

5 AESA/LAESA (2) původně určeno pro NN dotazy  AESA – průměrná složitost vyhledání je O(1) – experimentálně  LAESA – průměrná složitost vyhledání je k + O(1) – experiment. lze modifikovat i pro kNN a rozsahové dotazy  pro kNN se udržuje k kandidátů  implementace rozsahového dotazu je triviální – přímé odfiltrování objektů podle L  metriky (kontraktivní vzdálenosti) a dofiltrování původní metrikou d optimalizováno pouze pro minimalizaci počtu aplikací původní metriky  tj. database „un-friendly“, prochází se sekvenčně celá matice

6 NN dotaz - AESA podobný algoritmus jako hledání nejbližšího souseda v A i u kontraktivního SparseMap mapování (viz předchozí přednáška)  myšlenka: počítají se průběžně hodnoty mapovaného vektoru q pro dotaz Q a zároveň se filtrují irelevantní objekty (resp. příslušné vektory) Algoritmus: 1) (inicializace) Mějme NN dotaz Q a neprázdnou množinu pivotů S’ = S. Aktuální vzdálenost k nejbližšímu sousedovi O nn nechť je d min = . 2) Náhodně se vybere pivot P  S’ 3) Spočítá se vzdálenost d(Q, P), tj. nějaká souřadnice mapovaného vektoru q. Pokud d min > d(Q, P), pak d min := d(Q, O nn ) a O nn := P. S’ := S’ – {P}. 4) (eliminace) Z S se odfiltrují objekty O i, pro jejichž vektory platí L  (q, o i ) > d min. U o i se uvažují pouze ty souřadnice, které už byly vypočítány i pro q. 5) (aproximace) Pokud je S’ již prázdná, NN byl nalezen (je to O nn ) a algoritmus končí, jinak se nalezne ten pivot P  S’, jehož vektor p má nejmenší L  (q, p). 6) Opakuje se od kroku 3, až než se odfiltrují všechny objekty z S (tj. zbude jediný kandidát O nn – pravý nejbližší soused)

7 NN dotaz - LAESA lze implementovat dvěma způsoby  jednofázově – podobně jako AESA souřadnice mapovaného dotazového objektu se počítají postupně a zároveň se filtruje výhodné, když k je velké, resp. srovnatelné s |S| modifikace oproti AESA je v tom, že pivotů je méně – S’  S – a tudíž po vyčerpání všech pivotů se zbytek neodfiltrovaných objektů zpracuje dvoufázovým způsobem (kde odpadá první krok, protože vektor q už je celý spočítaný)  dvoufázově 1) spočítá se nejdříve celý vektor q mapovaného dotazového objektu Q 2) objekty O i  S se setřídí vzestupně podle vzdáleností L  (q, o i ) 3) v tomto pořadí se počítá se d(Q, O i ), podle toho se aktualizuje kandidát O nn na nejbližšího souseda a jakmile d(Q, O nn ) < L  (q, o i ), filtrování končí (neexistuje žádný bližší kandidát než O nn ) - tj. O nn je výsledek

8 AESA/LAESA - zobecnění pro kNN u algoritmu AESA se v kroku 5 (aproximace) neuvažuje pouze nejbližší vektor, ale k nejbližších vektorů – d min je potom nastaveno na vzdálenost d min := min(d min, d k )  d k je maximum ze vzdáleností d(Q, P i ), kde P i jsou pivoty příslušné těm k vektorům u dvoufázového algoritmu LAESA se v kroku 3 aktualizuje k kandidátů (místo jednoho) a filtruje se podle toho nejvzdálenějšího (nejvzdálenějšího podle d) srovnání jednofázového a dvoufázového algoritmu  jednofázový alg. je výhodný pokud k je vysoké (v krajním případě k = |S|, tj. případ AESA), tj. dvoufázový algoritmus by v prvním kroku sekvenčně „prohledal“ značnou část S  dvoufázový je výhodný pro malé k, protože po jednorázovém namapování je potřeba setřídit vektory podle L  pouze jednou, čímž se redukují ostatní CPU náklady

9 (L)AESA – rozšíření pro rozsahový dotaz Algoritmus: 1)Mějme rozsahový dotaz (Q, r Q ) 2)Zvolí se „malý“ počet pivotů k. 3)Dopočítá se příslušný počet souřadnic vektoru dotazu q. 4)Sekvenčně se procházejí (zbylé) vektory v S a filtrují se podle k dimenzí, tj. jsou odfiltrovány ty objekty, pro které L  (q, o i ) > r Q. 5)Pokud zbyl v S “malý” počet objektů (anebo byly vyčerpány všechny pivoty), zbytek S se dofiltruje sekvenčně, jinak se zvýší k a pokračuje se krokem 3. Ukázka filtrování podle jedné dimenze (pivotu) tyto objekty zůstaly v S, je potřeba dofiltrovat přes d

10 Další LAESA-based indexační metody TLAESA  redukce I/O nákladů použitím stromové struktury podobné gh- stromu (viz dále) ROAESA  AESA + heuristiky pro redukci průchodu maticí (omezeno pouze na kNN dotazy) Spaghettis  redukce I/o nákladů použitím polí setříděných párů objekt-pivot (jakoby indexování zvlášť přes všechny pivoty) OmniFamily  využití R-stromu a dalších SAM pro indexování vektorů

11 gh-strom (generalized-hyperplane tree) binární strom každý uzel má přiřazeny dva pivoty, podstromy uchovávají data prostorově rozdělená „nadrovinou“ mezi oběma pivoty podobné struktury  Bisector tree  Voronoi tree

12 gh-tree Q Rozsahový dotaz Filtrování levého podstromu: Pokud nejbližší objekt uvnitř dotazu (vzhledem k O 1 ) je dál než nejvzdálenější objekt uvnitř dotazu (vhledem k O 6 ), může být levý podstrom odfiltrován Filtrování pravého podstromu obráceně.

13 GNAT (geometric nearest-neighbor access tree) zobecnění gh-stromu na n-ární strom  + nějaká další rozšíření (neuvádíme) tj. n pivotů dělí prostor na n regionů, kde myšlenou hranici tvoří ty „body“ všech možných nadrovin (mezi všemi dvojicemi pivotů), které nezasahují dovnitř žádného regionu binárního dělení jinými slovy, všechny body prostoru jsou rozděleny do n regionů tak, že bod patří k regionů i, pokud je nejblíže k pivotu O i – všechny ostatní body tvoří onu hranici  body hranice se nějakým dohodnotým způsobem rozdělí taky mezi regiony

14 GNAT Q Rozsahový dotaz Filtrování O 5 -podstromu: Pokud nejbližší objekt uvnitř dotazu (vzhledem k O 5 ) je dál než nejvzdálenější objekt uvnitř dotazu (libovolně vhledem k O 1, O 3, O 4 ), může být O 5 -podstrom odfiltrován Filtrování odstatních podstromů podobně.

15 vp-strom todo

16

17 mvp-strom todo

18

19 SAT (spatial approximation tree) todo

20

21 Metrické hašování – D-index (1) založen na dělích hašovacích funkcích bps 1, ,j, kde P j je pivot, d m je medián vzdáleností k objektům a  je rozdělující parametr funkce přiřadí objektu 0 pokud není uvnitř prstence (Pj, dm – r, dm + r) a to tak že je uvnitř koule dané menším poloměrem prstence, a 1 pokud také není uvnitř, ale je vně koule dané větším poloměrem jinak přiřadí 2 (když padne dovnitř prstence)

22 Metrické hašování – D-index (2) funkce bps lze kombinovat, takže obdržíme až 2n hašovacích hodnot složených z 1 a 0, které odpovídají 2n regionům v prostoru (tvořených průniky) hašovací hodnoty, kde se vyskytuje alespoň jedna 2 tvoří tzv. množinu vyloučených (exclusion set) množina vyloučených lze dále stejným způsobem rozdělit (přičemž můžeme použít úplně jiné pivoty a parametry d m a  )

23 D-index Výhody: - pokud je poloměr dotazu r Q < , na každé úrovni D-indexu se projde maximálně jedna kapsa - pokud navíc je celý dotaz na dané úrovni uvnitř množiny vyloučených, pokračuje se na další úrovni bez potřeby přistupovat do kapes na současné úrovni Nevýhody: - volba pivotů, parametrů dm a r a s tím spojená nevyváženost struktury - parametr r zpravidla musí být velmi malý, aby kapsy nebyly prázdné a vše neskončilo v množine vyloučených (tj. nevhodné pro „velké“ dotazy) Struktura D-indexu: hašované regiony mají své kapsy (buckets) na disku, množina vyloučených se dále rozděluje až je dostatečně malá. Tím obdržíme několikaúrovňový hašovaný index.

24 Metody volby globálních pivotů todo