Остання редакція: 2024-05-19
Анотація
В роботі проведено порівняльний аналіз метрик відстані для векторного пошуку. Оцінено евклідову відстань, косинусну подібність, манхеттенську відстань, подібність Жаккарда та відстань Махаланобіса, досліджено їхній вплив на точність пошуку, ефективність обчислення.
Ключові слова
Посилання
1. Vector Similarity Explained [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.pinecone.io/learn/vector-similarity
2. An Empirical Study on the Performance of the Distance Metrics [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/3257351 .
3. An Exhaustive List Of Distance Metrics For Vector Similarity Search [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://medium.datadriveninvestor.com/an-exhaustive-list-of-distance-metrics-for-vector-similarity-search-09c4db84f0b4.
4. Exploring Common Distance Measures for Machine Learning and Data Science: A Comparative Analysis [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://medium.com/@eskandar.sahel/exploring-common-distance-measures-for-machine-learning-and-data-science-a-comparative-analysis-ea0216c93ba3