A Learning-to-Rank Formulation of Clustering-Based Approximate Nearest Neighbor Search

[nogawanogawa]

論文URL

https://arxiv.org/abs/2404.11731

著者

Thomas Vecchiato, Claudio Lucchese, Franco Maria Nardini, Sebastian Bruch

会議

SIGIR ’24

背景

今日の情報検索ではANNは非常に重要な要素となっている。 ANNによる高速化の一般的なアプローチはクラスタリングであるが、どのクラスタ内でNNのスコアを計算するかについてはクラスタリングアルゴリズムに沿ったものが利用されている。

一方、ルーティングはクエリに対してもっとも関連するクラスタを発見するランキング問題と考えることができる。そのため、ルーティング自体もランク学習によって精度を向上させる余地がある。

目的

• ANNの精度向上

アプローチ

• ルーティングに対するランク学習

ひとことメモ