Manifold Ranking (MR), en grafbaserad rankningsalgoritm, har i stor utsträckning tillämpats i informationssökning och visat sig ha utmärkt prestanda och genomförbarhet på en mängd olika datatyper. Särskilt har det framgångsrikt tillämpats på innehållsbaserad bildsökning, på grund av dess enastående förmåga att upptäcka underliggande geometrisk struktur i den givna bilddatabasen. Mångfaldsrankningen är dock mycket dyr i beräkningsstegen, både i grafkonstruktion och rankning, vilket avsevärt begränsar dess tillämplighet till mycket stora datamängder. I det här dokumentet utökar vi den ursprungliga rankningsalgoritmen och föreslår ett nytt ramverk som heter Effektiv Manifold Ranking (EMR). Vi strävar efter att ta itu med bristerna i MR ur två perspektiv: skalbar grafkonstruktion och effektiv beräkning. Specifikt bygger vi en ankarkurva på datamängden istället för den traditionella k-nearest granne graf, och designa en ny form av adjacency matris som används för att påskynda rankningen beräkning. De experimentella resultaten på en verklig bilddatabas visar hur effektiv och effektiv vår föreslagna metod är. Med en jämförbar prestanda med den ursprungliga mångfaldiga rankingen, minskar vår metod avsevärt beräkningstiden, gör det till en lovande metod för storskaliga verkliga hämtningsproblem.
Xu och al. REF införde en algoritm som kallas Effektiv Manifold Ranking (EMR) och som använder en ankarkurva för att göra en effektiv multiplikationsrankning som kan tillämpas på storskaliga datauppsättningar.
Efficient manifold ranking for image retrieval
{'venue': "SIGIR '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}