En yakın çift ve en yakın komşu problemlerine sıralama bazlı yeni bir yaklaşım üzerine bir çalışma

Veriler arasında benzerlik, bağlantı ve ilişkiler kurmak, birçok alanda veri ile yapılabilecek en etkili işlemlerden biri olmuştur. Dünya çapında saklanan dijital veri miktarının hızla artması, bu verinin hızlı ve efektif olarak işlenmesi ihtiyacını da beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, veri sınıflandırma ve benzerlik bulma yöntemlerinin temelinde yer alan en yakın çift ve en yakın komşu problemleri ele alınmıştır. Bu tez çalışmasında, vektör uzayındaki en yakın çift ve en yakın komşu problemlerine karşı genel bir sıralama bazlı yaklaşım uygulanmıştır. Bu yaklaşımda, vektör uzayında sahip olunan geometrik bilgi kullanılarak daha hafif veri yapısına sahip daha hızlı algoritmalar tasarlanması amaçlanmıştır. 2 boyutlu ve çok boyutlu en yakın çift problemlerine karşı geliştirilmiş QuickCP algoritması analiz edilerek rastgeleleştirme metodu uygulanmış ve algoritmanın paralelleştirilmesi sağlanmıştır. Noktaların bağımsız olarak hesaplanmasını sağlayan QuickCP+ algoritması geliştirilmiştir. Böl ve Fethet yaklaşımını içeren hibrit yapıya sahip farklı bir algoritma daha tasarlanmıştır. Dinamik en yakın çift problemleri için, DQCP isimli yeni bir algoritma tasarlanmıştır. Anahtarlı Tablo veri yapısı kullanan DQCP+ isimli yeni bir algoritma geliştirilmiştir. En yakın komşu problemleri için aynı yaklaşım kullanılarak QNN ve QANN isimli algoritmalar geliştirilmiştir. Analizler ve çalışma zamanı testleri sonucunda, sıralama bazlı yaklaşım kullanarak en yakın çift problemleri için geliştirilen algoritmaların beklenen hız performansının literatürdeki çalışmalarla karşılaştırılabilir veya daha iyi olduğu gösterilmiştir.