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Séminaire LATECE: «Être préparé dans un monde épars: le cas de la construction du graphes des plus proches voisins»

Bonjour à tous,

Vous êtes cordialement invités à participer au cinquième séminaire du LATECE de la session hiver 2017.

Qui? Antoine Boutet, chercheur postdoctorant au LIRIS (Lyon, France)
Quand? Mardi 18 avril 2017 à 14h00
Où? PK-4610
Titre :  Être préparé dans un monde épars : le cas de la construction du graphes des plus proches voisins
Résumé :
Les algorithmes de construction du graphe des plus proches voisins (K-Nearest-Neighbor,KNN) sont apparus comme des éléments fondamentaux de nombreux services en ligne tels que la recommandation, la recherche de similarité et de classification. La construction d’un tel graphe de manière précise reste cependant une tâche très coûteuse. Avec l’augmentation des volumes de données, le temps nécessaire à la construction d’un graphe KNN et son évolution sont devenus des facteurs critiques. Dans ce contexte, je propose ici un algorithme de construction de graphe KNN générique, rapide et évolutif. Cet algorithme exploite la nature bipartite de la plupart des ensembles de données auxquels les algorithmes KNN sont appliqués. Plus précisément, un prétraitement est effectué permettant d’identifier les candidats les plus pertinents auxquels chaque noeud peut se comparer. Cette stratégie permet ainsi de limiter de manière drastique le coût de calcul nécessaire à la convergence vers un graphe KNN précis, en particulier pour les ensembles de données de faible densité. Je montre de manière expérimentale que cette solution calcule rapidement une approximation proche du KNN idéal tout en réduisant le coût de calcul par rapport aux approches de l’état de l’art (en moyenne 14 fois plus rapide tout en améliorant la qualité du KNN de 18%).

Séminaire LATECE: «Être préparé dans un monde épars: le cas de la construction du graphes des plus proches voisins»

Date / heure

 à 

Lieu

PK-4610
201, avenue du Président-Kennedy
Montréal (QC) Canada  H2X 2J6

Prix

Gratuit

Contact

Jean Privat
Site Web

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