青の統計学-DS Playground-
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探索・推論・知識表現を中心としたG検定対策問題。AI分野の基本的な問題解決手法と計算手法について学習します。
動画配信サービスで、視聴履歴から作った嗜好ベクトル(高次元)をもとに類似ユーザーを探す機能を実装する。要件は「約100万ユーザー」「新規登録時も1秒以内に候補を返す」「類似度計算は高価」である。この状況で最も適切な探索戦略はどれか。
正解
嗜好ベクトルを埋め込みとして保持し、HNSWなどの近似最近傍(ANN)インデックスで候補を取得する。
正解になる理由
類似ユーザー検索は高次元ベクトル空間の近傍探索です。線形探索は100万件では遅すぎ、ユーザーIDの辞書順やスカラーの二分探索はベクトル類似度の単調性を保証しません。HNSW等のANNは近似だが、大規模・低レイテンシ要件に適合しやすい定番手法です。
各誤答がなぜ誤りか