Спасибо! Похоже на то, что он применим в данном задаче. И схож с моим мыслями. Что набор присвоенные классов для разных классификатор объекта можно считать за координату в w-мерном пространстве (где w — кол-во классификатор). Тогда разбивая все координаты на районы можно уменьшить вычислительную сложность поиска.
Её нужно обучать (точнее сводить). Что делать, когда эти данные активно модифицируются — появляются новые классификаторы или получаем результат для новый связки объект-классификатор?
Вопрос не в классификаторах. А то, как на основе их работ в итоге найти схожие объекты. Есть большая матрица — по горизонтали испытуемые объекты, по вертикали классификаторы — а в ячейка номер класса объекта в этом классификаторе.
Это самобалансирующая база данных следующая принципам Distributed Hash Table. Позволяет с вводом нового сервера прозрачно увеличить производительность. Пишу на с++. Близжайший аналог riak.
А что значит выводите на карту Visa? Это банковский международный перевод на банковский счет или конкретно на определенную карту Visa по ее номеру? И счет/карты открыты в России?
