Какой алгоритм кластеризации подходит для кластеризации географических местоположений?

Question

Я разрабатываю приложение, которое работает подобно Tinder. Я предполагаю, что Tinder группирует самые близкие результаты, выполняя алгоритм кластеризации. В моем приложении необходимо аналогично группировать данные на основе географического местоположения. Возможно, мне придется запускать кластеризацию на основе многих входных данных, поэтому она должна быть эффективной. Пожалуйста, предложите подходящий алгоритм для этого.

Answer 1

Там нет причин для группы или кластера для трут-как прецеденту:

• это слишком дорого
• это слишком статичным
• это не добавляет ценности (вы не можете просто присутствовать кластер для пользователя)

Что вы хотите использовать сходство поиск. Найдите других пользователей, которые являются a) поблизости, b) недавно в сети, c) имеют некоторые общие интересы, d) не были недавно показаны.

Answer 2

Для кого-то, кто ищет подобное решение, Существует хороший ответ о быстрых поисковой схожести алгоритмов на Quora https://www.quora.com/What-are-some-fast-similarity-search-algorithms-and-data-structures-for-high-dimensional-vectors/answer/Raghavendran-Balu?srid=hYuT

Я нашел R-дерево, чтобы быть наиболее подходим для моего приложения. Существует хороший проект github для R-дерева https://github.com/davidmoten/rtree