BK-Tree

BK-tree BK-Tree(Burkhard-Keller Tree)는 메트릭 공간(metric space)에서 효율적인 근사 검색을 위해 설계된 트리 기반 데이터 구조이다. 주로 레벤슈타인 거리(Levenshtein Distance)를 활용한 문자열 유사성 검색, 맞춤법 검사, DNA 시퀀스 분석에 활용된다. BK-Tree는 유사성 검색이 필요한 분야에서 여전히 유효하나, 최근에는 SymSpell 등 더 빠른 알고리즘도 등장했다. 그러나 이론적 우아함과 구현 용이성으로 교육 및 소규모 시스템에서 널리 사용된다. BK-트리의 주요 특징 메트릭 공간에서의 효율적인 검색: BK-트리는 요소 간의 거리를 기반으로 데이터를 구성하여, 특정 요소와 유사한 요소를 빠르게 찾을 수 있다. 이산 메트릭 사용: 주로 레벤슈타인 거리(편집 거리)와 같은 이산 메트릭을 사용하여 문자열 간의 유사성을 측정한다. BK-트리의 구조 및 동작 원리 노드 구성: 각 노드는 하나의 요소를 저장하며, 자식 노드는 부모 노드와의 거리(d)를 기준으로 분류된다. 삽입: 새로운 요소를 삽입할 때, 루트 노드부터 시작하여 현재 노드와의 거리를 계산한다. 계산된 거리에 해당하는 자식 노드가 없으면 해당 위치에 새로운 노드를 추가하고, 있으면 해당 자식 노드로 이동하여 동일한 과정을 반복한다. 검색: 특정 요소와 유사한 요소를 찾기 위해, 루트 노드부터 시작하여 현재 노드와의 거리를 계산한다. 이 거리가 설정한 임계값 이하인 경우 해당 노드를 결과에 추가하고, 자식 노드들 중 현재 거리와 임계값의 차이 범위 내에 있는 노드들만 재귀적으로 탐색한다. BK-트리의 예시 단어 집합 {“book”, “books”, “cake”, “boo”, “boon”, “cook”, “cape”, “cart”}가 있을 때, 레벤슈타인 거리를 사용하여 BK-트리를 구성하면 다음과 같은 구조가 될 수 있다: ...