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明確にさせてください： 与えられた数の点nの散布図を考えると、精神的にプロット内の任意の点に最も近い点を見つけたい場合、グラフ内のほとんどの点をすぐに無視して、近くの小さな一定の数の点に絞り込みます。 しかし、プログラミングでは、ポイントのセットnが与えられ、任意のポイントに最も近いポイントを見つけるには、他のすべてのポイント、つまり時間をチェックする必要があります。O（n ）O(n){\cal O}(n) グラフの視覚的な視覚は、私が理解できないいくつかのデータ構造に相当すると思われます。プログラミングでは、ポイントをクアッドツリーなどのより構造化された方法に変換することにより、時間でポイントに最も近いポイントを見つけるか、時間。N K ⋅のログ（N ）O（ログN ）kkknnnK ⋅ ログ（n ）k⋅log⁡(n)k\cdot\log(n)O（ログn ）O(log⁡n){\cal O}(\log n) しかし、データ再構築後のポイント検索用の既知の償却アルゴリズム（私が見つけることができる）はまだありません。O（1 ）O(1){\cal O}(1) では、なぜこれは単なる目視検査で可能に見えるのでしょうか？

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コメントに基づいて更新： オンラインで特定のアクティビティを実行している人間と、同様のアクティビティを実行するようにプログラムされたボットをどのように区別できますか？たとえば、メールのチェック、音楽ファイルのダウンロード、ebayでのショッピング、Googleでの検索など、またはWebサイトの改ざん/ハッキング、ブルートフォースログインパスワードなど。 質問の範囲を制限し、より明確にするために、観察をネットワーク指向の動作のみに制限します。いくつかの例は、XYZをオンラインで実行するのに費やした時間、ダウンロードされた（たとえば）データの量/タイプです。ファイル共有Webサイト、ソーシャルメディアWebサイトの友達/フォロワーの数など。 人間の行動とプログラムされた行動を区別するいくつかの「パターン」を取得することは可能だと思います。 チューリングテストは私が探しているものではありません。 ここではどのようなテクニックが役に立ちますか？機械学習？ゲーム理論？ 関連する学術/研究記事への参照も良いでしょう。

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