私はTinderと同じように動作するアプリケーションを開発しています。私はTinderグループのクラスタリングアルゴリズムを実行して最も近い結果を推測しています。 私のアプリケーションでは、同様に地理的な場所に基づいてデータをグループ化する必要があります。私は多くの入力に基づいてクラスタリングを実行する必要があるかもしれないので、効率的でなければなりません。適切なアルゴリズムを提案してください。どのクラスタリングアルゴリズムが地理的な場所をクラスタリングするのに適していますか？
のThe Tinder-のようなユースケースのためのグループまたはクラスタに理由はありません。
あなたが使いたいのは類似性検索です。 a）近隣の人、b）最近オンライン、c）共通の関心を持っている人、d）最近表示されていない人同様のソリューションを探している誰かのために
は、高速な類似検索algoritmsについての良い答えはQuoraのhttps://www.quora.com/What-are-some-fast-similarity-search-algorithms-and-data-structures-for-high-dimensional-vectors/answer/Raghavendran-Balu?srid=hYuT
であり、私はR-木は自分のアプリケーションのために最も適していることが分かりました。 Rツリーのための良いgithubプロジェクトがありますhttps://github.com/davidmoten/rtree
手がかりをありがとう – Prasad