Skip to content

LukichevaPolina/navigable-graphs-python

 
 

Repository files navigation

Navigable Graphs Python

Внесенные изменения

В данной лабораторной работе проходили эксперименнты с подбором параметров для hnsw графа. В частности, какие-то относительно положительные результаты удалось получить благодаря увеличению числа уровней.

Результаты

avg_calc

Таблица с полученными знаечниями 10 to 90:

ef recall avg_calc recall_my avg calc_my
10 0.986 289.91 0.986 289.19
20 0.992 449.26 0.992 448.55
30 1 574.74 1 574.95
40 1 685.17 1 685.33
50 1 783.92 1 783.33
60 1 871.04 1 870.95
70 1 954.5 1 954.02
80 1 1028.81 1 1028.59
90 1 1096.96 1 1096.48

Из таблицы становится ясно, что при одинаковых значениях recall, значения avg_calc не сильно изменились, но все же в 7 случаяз из 9 случаях среднее число вычислений удалось сократить.

Подсчет числа компонент связностей

Method "count_connected_components" was added to class HNSW.

About

Python based research tool for studying navigable graphs for nearest neighbour search

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Python 100.0%