Maximum inner-product search
अधिकतम आंतरिक-उत्पाद खोज (एम. आई. पी. एस.) एक खोज समस्या है, जिसमें खोज एल्गोरिदम का एक संबंधित वर्ग है जो एक क्वेरी और पुनर्प्राप्त किए जाने वाले डेटा आइटम के बीच आंतरिक उत्पाद को अधिकतम करने का प्रयास करता है। एम. आई. पी. एस. एल्गोरिदम का उपयोग विभिन्न प्रकार के बड़े डेटा अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें अनुशंसा एल्गोरिदम और मशीन लर्निंग शामिल हैं। औपचारिक रूप से, एक आंतरिक उत्पाद स्थान में लेबलों के एक सेट पर परिभाषित वैक्टरों के डेटाबेस के लिए, जिस पर एक आंतरिक उत्पाद परिभाषित किया गया है, एम. आई. पी. एस. खोज को किसी दिए गए प्रश्न के निर्धारण की समस्या के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। यद्यपि एक स्पष्ट रैखिक-समय कार्यान्वयन है, यह आम तौर पर व्यावहारिक समस्याओं पर उपयोग करने के लिए बहुत धीमा है। हालांकि, एम. आई. पी. एस. खोज को गति देने के लिए कुशल एल्गोरिदम मौजूद हैं। स्थिर मानक वाले समूह में सभी वैक्टरों की धारणा के तहत, एम. आई. पी. एस. को एक निकटतम पड़ोसी खोज (एन. एन. एस.) समस्या के बराबर देखा जा सकता है जिसमें आंतरिक उत्पाद को अधिकतम करना एन. एन. एस. समस्या में संबंधित दूरी मीट्रिक को कम करने के बराबर है। एन. एन. एस. के अन्य रूपों की तरह, एम. आई. पी. एस. एल्गोरिदम अनुमानित या सटीक हो सकते हैं। एम. आई. पी. एस. खोज का उपयोग डीपमाइंड के आर. ई. टी. आर. ओ. एल्गोरिदम के हिस्से के रूप में किया जाता है। संदर्भ भी देखें निकटतम पड़ोसी खोज एल्गोरिदम कम्प्यूटेशनल समस्याएं मशीन लर्निंग