Maximum inner-product search
મહત્તમ આંતરિક-ઉત્પાદન શોધ (એમ. આઈ. પી. એસ.) એ શોધ એલ્ગોરિધમ્સના અનુરૂપ વર્ગ સાથે શોધ સમસ્યા છે, જે ક્વેરી અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવા માટેની ડેટા વસ્તુઓ વચ્ચે આંતરિક ઉત્પાદનને મહત્તમ કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. એમ. આઈ. પી. એસ. અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ ભલામણ અલ્ગોરિધમ્સ અને મશીન લર્નિંગ સહિત વિવિધ મોટા ડેટા એપ્લિકેશન્સમાં થાય છે. ઔપચારિક રીતે, આંતરિક ઉત્પાદન જગ્યામાં લેબલના સમૂહ પર વ્યાખ્યાયિત વેક્ટરના ડેટાબેઝ માટે તેના પર વ્યાખ્યાયિત આંતરિક ઉત્પાદન સાથે, એમ. આઈ. પી. એસ. શોધને આપેલ ક્વેરી નક્કી કરવાની સમસ્યા તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરી શકાય છે. તેમ છતાં એક સ્પષ્ટ રેખીય-સમય અમલીકરણ છે, તે સામાન્ય રીતે વ્યવહારુ સમસ્યાઓ પર ઉપયોગમાં લેવા માટે ખૂબ ધીમું છે. જો કે, એમ. આઈ. પી. એસ. શોધને ઝડપી બનાવવા માટે કાર્યક્ષમ અલ્ગોરિધમ્સ અસ્તિત્વમાં છે. સતત ધોરણ ધરાવતા સમૂહમાં તમામ વેક્ટરની ધારણા હેઠળ, એમ. આઈ. પી. એસ. ને નજીકના પડોશી શોધ (એન. એન. એસ.) સમસ્યાની સમકક્ષ તરીકે જોઈ શકાય છે જેમાં આંતરિક ઉત્પાદનને મહત્તમ કરવું એ એન. એન. એસ. સમસ્યામાં અનુરૂપ અંતર મેટ્રિકને ઘટાડવાની સમકક્ષ છે. એન. એન. એસ. ના અન્ય સ્વરૂપોની જેમ, એમ. આઈ. પી. એસ. અલ્ગોરિધમ્સ અંદાજિત અથવા ચોક્કસ હોઈ શકે છે. એમ. આઈ. પી. એસ. શોધનો ઉપયોગ ડીપમાઇન્ડના RETRO અલ્ગોરિધમનો ભાગ તરીકે થાય છે. સંદર્ભો નજીકના પડોશી શોધ અલ્ગોરિધમ્સ પણ જુઓ કોમ્પ્યુટેશનલ સમસ્યાઓ મશીન લર્નિંગ