crin73 Скажу сразу, не стану делать 🙂 Текущий алгоритм предложений - чудо инженерной мысли, скажу я вам без ложной скромности, я им реально горжусь. Он проводит кластеризацию нескольких сотен тысяч 128-мерных векторов за сотню-две миллисекунд. Если вы в курсе теории алгоритмов, то знаете, что любой классический алгоритм кластеризации из литературы заведомо хуже N2, просто потому что там в самом начале предполагается, что расстояния между всеми векторами уже посчитаны. Для того, чтобы просто хранить таблицу взаимных расстояний для всего пары сотен тысяч лиц в пространстве признаков, не хватит всей памяти, которую в принципе способен поддерживать Windows 10. А сколько она будет считаться - мне даже лень оценивать. А мой алгоритм выдает предложения за сотню миллисекунд. Это стало возможно за счет массы разных ухищрений, и ослаблений требований. В частности, он в принципе не делает кластеризацию всех возможных персон, он ищет первую достаточно хорошую с некой случайностью. Поэтому да, если у вас там правда есть качественный кластер, он регулярно будет всплывать в предложениях. Но для того, чтобы строить очередь предложений, надо найти все кластера нужного качества. А это уже совсем другая задача, и я не уверен, что можно найти к ней такое же быстрое решение.
