این مطلب در وبسایت ویکیپدیا قرار داده‌شده. شما به عنوان یک ناشر، کدام‌یک از متن‌های زیر را به عنوان خلاصه انتخاب می‌کنید؟

مقاله: بازشناخت الگو - به ویژه برای تشخیص کاراکتر به شیوه نوری دسته‌بندی آماری بینایی رایانه‌ای هندسه محاسباتی پایگاه داده - به عنوان مثال، بازیابی تصویر مبتنی بر محتوا نظریه رمزنگاری فشرده‌سازی داده‌ها سامانه توصیه‌گر - به عنوان مثال، پالایش گروهی بازاریابی اینترنتی – مانند تبلیغات محتوایی و هدف‌گیری رفتاری تعیین توالی dna غلط‌یاب – پیشنهاد املای درست کشف دستبرد علمی الگوریتم‌های جستجوی تماس در fea اندازه‌گیری شباهت برای پیش‌بینی مسیر زندگی ورزشکاران حرفه‌ای تجزیه و تحلیل خوشه‌ها - تخصیص مجموعه‌ای از مشاهدات به زیر مجموعه‌هایی (به نام خوشه) به‌طوری‌که مشاهدات در هر خوشه از برخی جهات مشابه باشند، (معمولا بر اساس فاصله اقلیدسی) شباهت شیمیایی راه حل‌های متعددی برای مسئله nns پیشنهاد شده‌اند. کیفیت و سودمندی این الگوریتم‌ها بر اساس پیچیدگی زمانی و همچنین پیچیدگی حافظه مصرفی ساختمان داده‌هاهای آنها، ارزیابی می‌شود. مشاهدات غیررسمی که معمولا آن را با عنوان نفرین ابعاد (به انگلیسی: curse of dimensionality) یاد می‌کنند، بیان می‌دارد که در واقع هیچ راه‌حل دقیق و همه منظوره‌ای برای مسئله nns در فضای اقلیدسی با ابعاد بالا وجود ندارد که از پیش پردازش با مرتبه چندجمله‌ای و زمان جستجوی چند لگاریتمی (o ((log n) ^k بهره ببرد. ساده‌ترین راه‌حل برای مسئله nns، محاسبه فاصله نقطه پرسش شده تا تمامی نقاط پایگاه داده، همراه با نگهداری «بهترین جواب پیدا شده تا کنون» است. این الگوریتم که به آن الگوریتم سرراست نیز گفته می¬شود، دارای مرتبه زمانی (o (nd است که در آن n اندازه مجموعه s و d تعداد ابعاد فضای m است. در این روش هیچ داده ساختاری از جستجوها ذخیره نخواهد شد و الگوریتم بجز ذخیره نقاط پایگاه داده، هزینه حافظه‌ای دیگری ندارد. روش ذکر شده، به‌طور میانگین، از روش‌های پارتیشن‌بندی فضا، در ابعاد بالاتر، بهتر عمل می‌کند. از سال ۱۹۷۰، روش انشعاب و تحدید بر روی مسئله nns اعمال شده‌است. در فضای اقلیدسی، این کار با نام شاخص‌های مکانی یا روش دسترسی مکانی شناخته می‌شود. روش‌های متعددی برای پارتیشن بندی فضا به منظور حل مسئله nns ارائه و توسعه داده شده‌اند. در این بین، ساده‌ترین روش، استفاده از ساختمان داده درخت کی‌دی (به انگلیسی: k-d tree) است که به صورت تکراری فضای جستجو را در یکی از ابعاد، به دو نیم‌بخش تقسیم …

متن اول: جستجوی نزدیکترین همسایه
متن دوم: جستجوی نزدیکترین همسایه (به انگلیسی: nearest neighbor search) (یاnns)، که همچنین با نام‌های جستجوی مجاورت، جستجوی همسانی یا جستجوی نزدیک‌ترین نقطه شناخته می‌شود، یک مسئله بهینه‌سازی برای پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه‌ها در فضاهای متریک است. مسئله بدین صورت است که: مجموعه s شامل تعدادی نقطه در یک فضای متریک مانند m و نیز یک نقطه پرس و جوی q∈ m داده شده‌است، هدف پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در s به q است. در بسیاری از موارد، فضای m به صورت یک فضای اقلیدسی d-بعدی و فاصله بین نقاط با معیار فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن یا دیگر فاصله‌های متریک سنجیده می‌شود.
جواب:
متن دوم