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我正在开发一个与 Tinder 类似的应用程序。我猜 Tinder 通过运行聚类算法对最接近的结果进行分组。在我的应用程序中，必须根据地理位置对数据进行类似的分组。我可能必须根据许多输入运行聚类，所以它必须是高效的。请为它建议合适的算法。

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没有理由为类似 Tinder 的用例进行分组或集群：

  • 太贵
  • 太静态了
  • 它不会增加价值（你不能只向用户展示一个集群）

您要使用的是相似性搜索。查找 a) 附近、b) 最近在线、c) 有一些共同兴趣、d) 最近未显示的其他用户。

于 2016-05-24T06:52:40.260 回答
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对于正在寻找类似解决方案的人，关于 quora 上的快速相似性搜索算法有一个很好的答案https://www.quora.com/What-are-some-fast-similarity-search-algorithms-and-data-structures -for-high-dimensional-vectors/answer/Raghavendran-Balu?srid=hYuT

我发现 R-tree 最适合我的应用程序。R-tree 有一个很好的 github 项目https://github.com/davidmoten/rtree

于 2016-06-17T09:10:08.060 回答