perlで高速な類似検索エンジンを構築できるようにしてみた
すみません。タイトルはやや釣り気味です。
類似検索エンジンというか、そのアイデア程度の話なんですが、以前から考えていた類似検索エンジン風のネタがあったので、ちょっとperlで書いてみたので、そいつを晒してみます。
類似検索なのでLuigi。ルイージとか読みたい人はそう読んじゃっても良いです。（冷）
考え方と仕組み
類似文書の検索、となりますと一般的には超高次元での空間インデックスとかが必要になります。
昔からR-TreeやSR-Treeなど、いろいろと提案されていますが、より高次元になると「次元の呪い」によりパフォーマンスが出なくなる、なんて言われていますね。
そこで最近ではLSHに代表されるような、より高度な「近似」型のインデキシング手法が人気を集めているようです。
で、今回考えたLuigiも実は近似型のインデックスです。ただし文系脳で考えたのですごく簡単＆イメージしやすいと思います。
（１）まず検索対象となるデータを用意します。文書ラベルに対してその文書の特徴語がスコア付きで並んでいるようなデータです。
$data = { 文書label => { 単語 => score, 単語 => score, 単語 => score, ... }, 文書label => { 単語 => score, 単語 => score, 単語 => score, ... }, 文書label => { 単語 => score, 単語 => score, 単語 => score, ... }, }
（２）上記のデータに対して、まず非階層型クラスタリング（K-Meansなど）を実施。
（３）各クラスタの重心点とそのベクトルをピックアップし、もう１度(1)のようなデータ構造を作る
（４）（３）で作った重心点のデータに対して改めてクラスタリングを実施し、（３）に戻る
最終的に処理すべきノードがなくなるまでこれを繰り返します。
すると各ノードが「意味」としてまとめられたバランスのとれた木構造ができあがります。
検索時には検索したいキーワードをベクトル化した上で、このツリーのRootノードから投げてやります。
各ノードでは自分の子ノードの重心ベクトルとクエリーベクトルの類似度（もしくは距離）を計算し、類似度が高かった子ノードが選ばれ、されにその子供（孫）ノードへとおりていきます。最後に葉（リーフ）にたどり着いたらオシマイ。
ちょっと調べてみたところopencvのマニュアルサイトあたりで「Hierarchical K-Means Tree（階層型KMeansツリー）」なんて言葉も出てくるようなので、やってることは同じなのかもしれません。
実験結果
簡易な実験結果です。某QAサイトのデータを１万件ほど用意してインデックスを作りました。
それに対して「インフルエンザ」「不倫」「確定申告」「トヨタ自動車」と何の脈絡もなく、適当にキーワードを投げてみました。
データが１万件と少ないので、入力した言葉に大してのマッチ具合がちょっとぼんやりしてますが、それでも類似文書検索にはなっています。
なお各結果は左の数値が類似度、右の文字列がQAの文書ラベルです。
下部には[keyword expand elapsed]と[similarity search elapsed]という項目がありますが、これは経過秒数です。
keyword expand は入力されたキーワードをYahooAPIを叩いてオンザフライで特徴ベクトルに変換する処理です。なのでどうしても低速です。
similarity search の部分が実際にLuigiがインデックスツリーをたどって検索した処理の秒数となっています。
Input keyword: インフルエンザ
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[keyword expand elapsed ] 1.24062
[similarity search elapsed] 0.007747
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Input keyword: 不倫
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[keyword expand elapsed ] 0.676104
[similarity search elapsed] 0.011468
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[similarity search elapsed] 0.006793
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[keyword expand elapsed ] 0.843112
[similarity search elapsed] 0.006991
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実際に動かしてみるとLuigiによる類似文書検索部では0.006秒前後で答えを返しているのがわかります。
このサンプルでは１万件のデータを対象にしましたが、５０万件程度に増やしてみても0.01〜0.04秒程度でした。
課題
課題はたくさんあります。
まずはLuigiという名前がダサイです。Tree::Hierarchical::KMeans だと長過ぎるので適当につけましたが、ベタベタ過ぎてなんだかちょっとハズカシイ。。。
あと実験コードなので、１つもテスト書いてないし、スクリプトの構成も書きなぐり風です。実験的なモノなので完成度はかなり低めです。
インデックスの更新もできません。今のところ更新するには作り直ししかないです。
いいところ
えっと、メモリに全部のせてるので速いです。perlで0.006秒とかってかなり速いと思います。C++で書き直したらさらにすごいかも。
あと精度がそこそこいい。
ベースとなるクラスタリングツール（Bayonを使わせてもらってます）が優秀だから、というのもありますが、実は独自に工夫しているポイントもあります。
今回のような「クラスタリング結果の積み上げ方式ツリー」に対して、単純にノードをただ辿るだけの検索を行うと、類似度の測定にあやまりが多くなります。
これは各ノードでの検索対象が「重心点」であり、各クラスタの分散具合などは考慮されていないので、結構な確率で誤ったノードへと導かれてしまいます。
しかもRootに近いところで間違うと全然違うクラスタへと導かれてしまうという致命的な罠が待っています。
そこでLuigiでは最も類似しているノード数個を並列してたどるような仕組みをとっています。
その中で生き残ったノードの子ノードたちに対しても、１つではなく複数の候補を持って辿るような考え方です。
試してみたところ、１つだけを対象にすると７〜８割前後の精度しか出ませんが、同時に２〜５個くらいを辿るようにするだけで、誤判断はほぼなくなるようです。
というわけで、興味のある人はgithubから落として使ってみてください。
